| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 SLAM问题描述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 自定位问题 | 第11-13页 |
| 1.2.2 建图问题 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 二维空间SLAM研究 | 第14-16页 |
| 1.3.2 三维空间SLAM研究 | 第16-19页 |
| 1.3.3 动态环境SLAM研究 | 第19-20页 |
| 1.4 论文内容与结构 | 第20-22页 |
| 1.4.1 论文内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第21-22页 |
| 第2章 基于非结构化环境的移动机器人SLAM实验平台 | 第22-30页 |
| 2.1 RGB-D传感器 | 第22-26页 |
| 2.1.1 RGB-D传感器简介 | 第22-23页 |
| 2.1.2 Kinect深度测量原理 | 第23-24页 |
| 2.1.3 Kinect的RGB图像成像原理 | 第24-26页 |
| 2.2 思岚的RPLIDAR-A2激光雷达 | 第26-28页 |
| 2.2.1 激光雷达简介 | 第26页 |
| 2.2.2 激光雷达工作原理 | 第26-28页 |
| 2.3 模拟实验平台 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于ORB的特征提取改进算法 | 第30-40页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.3 四叉树算法简介 | 第31页 |
| 3.4 改进的ORB特征算法 | 第31-37页 |
| 3.4.1 ORB特征算法 | 第31-32页 |
| 3.4.2 FAST关键点 | 第32-33页 |
| 3.4.3 BRIEF描述子 | 第33-34页 |
| 3.4.4 改进的ORB特征算法 | 第34-37页 |
| 3.5 实验分析 | 第37-39页 |
| 3.5.1 算法效率分析 | 第37-38页 |
| 3.5.2 算法精确度分析 | 第38-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 SLAM过程中的机器人位姿估计优化算法研究 | 第40-47页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 问题描述 | 第40-41页 |
| 4.3 机器人位姿优化过程 | 第41-45页 |
| 4.3.1 BA优化原理 | 第42-43页 |
| 4.3.2 位姿优化过程 | 第43-45页 |
| 4.4 实验分析 | 第45-46页 |
| 4.5 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 视觉与激光雷达融合SLAM研究 | 第47-59页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 问题描述 | 第47-48页 |
| 5.3 回环检测 | 第48-53页 |
| 5.3.1 回环检测概述 | 第48-50页 |
| 5.3.2 词袋模型 | 第50-53页 |
| 5.4 激光雷达与深度信息融合建图 | 第53-56页 |
| 5.4.1 相机和雷达建图原理 | 第53-54页 |
| 5.4.2 实验分析 | 第54-56页 |
| 5.5 机器人SLAM实验分析 | 第56-57页 |
| 5.6 小结 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第69页 |