| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 机器人SLAM的研究现状与分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 SLAM算法理论基础 | 第14-20页 |
| 2.1 基于路径图的SLAM算法分析 | 第14-16页 |
| 2.2 求解目标函数 | 第16-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于路径图的RGB-D SLAM及地图融合算法 | 第20-29页 |
| 3.1 视觉里程计（VISUAL ODOMETRY）算法 | 第20-22页 |
| 3.1.1 前端构建路径图 | 第21页 |
| 3.1.2 后端优化路径图 | 第21-22页 |
| 3.2 目标检测 | 第22-24页 |
| 3.3 地图融合算法 | 第24-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 实验系统的介绍和平台的搭建 | 第29-36页 |
| 4.1 ROS系统 | 第29-30页 |
| 4.2 实验环境介绍 | 第30-31页 |
| 4.3 实验硬件平台搭建 | 第31-33页 |
| 4.3.1 硬件平台介绍 | 第31-32页 |
| 4.3.2 硬件平台的改装 | 第32-33页 |
| 4.3.3 算法验证平台 | 第33页 |
| 4.4 实验数据采集 | 第33-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第5章 算法验证及结果分析 | 第36-46页 |
| 5.1 KINECT彩色图像与深度图像的同步 | 第36-37页 |
| 5.2 机器人构建各自独立的地图 | 第37-40页 |
| 5.3 地图融合结果的分析 | 第40-42页 |
| 5.4 基于关键帧的地图融合方法的探索 | 第42-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |