| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关工作 | 第10-13页 |
| 1.3 章节结构 | 第13-14页 |
| 第二章 视觉SLAM基础理论 | 第14-20页 |
| 2.1 相机模型 | 第14-15页 |
| 2.2 坐标系变换 | 第15页 |
| 2.3 双目相机模型 | 第15-16页 |
| 2.4 位姿估计 | 第16-17页 |
| 2.5 图优化 | 第17-19页 |
| 2.6 小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于时间一致性的双目视觉里程计估计算法 | 第20-38页 |
| 3.1 系统结构 | 第20-21页 |
| 3.2 参考帧的选择 | 第21-22页 |
| 3.3 特征点选择策略 | 第22-23页 |
| 3.4 特征点匹配策略 | 第23-24页 |
| 3.4.1 特征点的提取 | 第23页 |
| 3.4.2 特征点的匹配 | 第23-24页 |
| 3.5 运动估计 | 第24-27页 |
| 3.5.1 旋转矩阵的估计 | 第24-26页 |
| 3.5.2 平移的估计 | 第26-27页 |
| 3.6 实验结果 | 第27-36页 |
| 3.6.1 方法比较 | 第27-31页 |
| 3.6.2 误差分析 | 第31-35页 |
| 3.6.3 本章方法与StereoScan方法的对比 | 第35-36页 |
| 3.7 小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于时空一致性的单目相机定位与地图重建算法 | 第38-55页 |
| 4.1 稳定特征点概述 | 第38-39页 |
| 4.2 系统概述 | 第39页 |
| 4.3 特征点的描述和选择 | 第39-41页 |
| 4.3.1 替换描述子 | 第40页 |
| 4.3.2 时间一致性的特征点选择 | 第40-41页 |
| 4.4 选择可靠的关键帧 | 第41-42页 |
| 4.5 生成稳定的三维点云 | 第42页 |
| 4.6 局部优化 | 第42-43页 |
| 4.7 闭环控制 | 第43-45页 |
| 4.7.1 词袋模型 | 第43-44页 |
| 4.7.2 图像相似性计算 | 第44页 |
| 4.7.3 闭环矫正 | 第44-45页 |
| 4.8 实验结果与分析 | 第45-54页 |
| 4.8.1 KITTI数据集评估算法精确性 | 第46-50页 |
| 4.8.2 TUM RGB-D数据集评估算法精确性 | 第50-54页 |
| 4.9 真实场景数据 | 第54页 |
| 4.10 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-58页 |
| 5.2.1 视觉与IMU的融合 | 第56页 |
| 5.2.2 直接法与半直接法 | 第56页 |
| 5.2.3 线特征的SLAM | 第56页 |
| 5.2.4 语义SLAM | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 在学期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
