| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 课题来源 | 第13页 |
| 1.3 视觉SLAM的研究现状 | 第13-21页 |
| 1.3.1 基于滤波器的视觉SLAM | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于关键帧的视觉SLAM | 第15-17页 |
| 1.3.3 基于直接法的视觉SLAM | 第17-18页 |
| 1.3.4 基于RGB-D相机的视觉SLAM | 第18-20页 |
| 1.3.5 基于点线特征的视觉SLAM | 第20-21页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于Kinect的RGB-D SLAM系统 | 第23-36页 |
| 2.1 Kinect相机介绍 | 第24-27页 |
| 2.1.1 相机成像模型 | 第24-26页 |
| 2.1.2 图像畸变模型 | 第26-27页 |
| 2.2 Kinect相机标定 | 第27-32页 |
| 2.2.1 张正友标定法 | 第27-29页 |
| 2.2.2 相机标定实验 | 第29-32页 |
| 2.3 深度图像处理 | 第32-35页 |
| 2.3.1 噪声来源 | 第32-33页 |
| 2.3.2 滤波处理 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于点线特征的位姿估计 | 第36-54页 |
| 3.1 点线特征提取 | 第36-42页 |
| 3.1.1 ORB点特征 | 第37-39页 |
| 3.1.2 LSD线特征 | 第39-42页 |
| 3.2 点线特征匹配 | 第42-46页 |
| 3.2.1 特征匹配原理 | 第42-44页 |
| 3.2.2 错误匹配剔除 | 第44-46页 |
| 3.3 相机位姿估计 | 第46-52页 |
| 3.3.1 线特征的观测模型 | 第46-48页 |
| 3.3.2 点线的误差模型 | 第48-49页 |
| 3.3.3 相机位姿估计 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于点线特征的位姿优化 | 第54-68页 |
| 4.1 局部地图优化 | 第54-59页 |
| 4.1.1 关键帧的选择 | 第54-55页 |
| 4.1.2 局部地图维护 | 第55-56页 |
| 4.1.3 点线的图模型 | 第56页 |
| 4.1.4 图模型的稀疏性 | 第56-59页 |
| 4.2 回环检测优化 | 第59-63页 |
| 4.2.1 点线的词袋模型 | 第59-61页 |
| 4.2.2 回环帧的判断 | 第61-62页 |
| 4.2.3 位姿图优化 | 第62-63页 |
| 4.3 全局地图的构建 | 第63-67页 |
| 4.3.1 八叉树地图 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 实验与分析 | 第68-81页 |
| 5.1 RGB-D SLAM系统的搭建 | 第68-70页 |
| 5.1.1 硬件平台 | 第68-69页 |
| 5.1.2 软件系统 | 第69-70页 |
| 5.2 基于TUM数据集的实验 | 第70-78页 |
| 5.2.1 实验描述 | 第70-71页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第71-78页 |
| 5.3 基于现场环境下的实验 | 第78-80页 |
| 5.3.1 实验描述 | 第79页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第79-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 总结与展望 | 第81-83页 |
| 1、工作总结 | 第81-82页 |
| 2、工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 附件 | 第92页 |