| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 世界各国机器人研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 三维点云特征提取与分类技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文组织和安排 | 第13-15页 |
| 2 彩色点云数据获取与预处理 | 第15-25页 |
| 2.1 彩色点云获取原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第15-17页 |
| 2.1.2 摄像机模型 | 第17-18页 |
| 2.2 彩色点云数据预处理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 三维点云编码 | 第18-20页 |
| 2.2.2 k近邻搜索算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 点云去噪 | 第21-22页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 三维点云特征提取 | 第25-42页 |
| 3.1 基于局部平面拟合和RANSAC的野值检测方法 | 第25-27页 |
| 3.2 点云特征提取方法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 点云Lab颜色特征 | 第27-28页 |
| 3.2.2 点云法向量特征 | 第28-31页 |
| 3.2.3 点云协方差特征 | 第31页 |
| 3.2.4 点云FPFH特征 | 第31-34页 |
| 3.3 学习和分类 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于变尺度三维栅格地图的地形分类方法 | 第42-56页 |
| 4.1 变尺度三维栅格地图创建 | 第42-45页 |
| 4.1.1 变尺度栅格边长计算方法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 体元近邻搜索 | 第44页 |
| 4.1.3 体元的定义 | 第44-45页 |
| 4.2 体元特征提取 | 第45-46页 |
| 4.3 体元计算优化 | 第46-48页 |
| 4.4 基于体元的地形分类 | 第48-50页 |
| 4.4.1 双支持向量机(TWSVM) | 第48-49页 |
| 4.4.2 多分类策略 | 第49-50页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第50-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63页 |