| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 预测显示遥操作的国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 基于增强现实的预测遥操作研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 基于图像的预测显示方法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基于重建模型的预测方法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 基于图像的三维重建国内外研究现状 | 第21-27页 |
| 1.3.1 基于单目视觉的SLAM方法研究现状 | 第23-25页 |
| 1.3.2 基于多传感器融合定位算法的研究现状 | 第25-27页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 | 第27-30页 |
| 第二章 基于单目视觉的同步定位与地图构建方法 | 第30-55页 |
| 2.1 快速的特征检测与匹配方法 | 第30-35页 |
| 2.1.1 局部特征检测与描述符 | 第30-32页 |
| 2.1.2 基于视觉单词的图像描述方法 | 第32-34页 |
| 2.1.3 高效的图像匹配方法 | 第34-35页 |
| 2.2 地图的构建与组成 | 第35-40页 |
| 2.2.1 地图初始化方法 | 第35-39页 |
| 2.2.2 特征地图 | 第39页 |
| 2.2.3 拓扑关系图 | 第39-40页 |
| 2.3 实时跟踪与地图扩展 | 第40-50页 |
| 2.3.1 实时在线跟踪方法 | 第40-41页 |
| 2.3.2 相机位姿预测方法 | 第41-44页 |
| 2.3.3 由粗到精的地图跟踪方法 | 第44页 |
| 2.3.4 三角化求解三维地图点 | 第44-47页 |
| 2.3.5 局部地图优化 | 第47-50页 |
| 2.4 算法验证 | 第50-54页 |
| 2.4.1 验证平台 | 第50-51页 |
| 2.4.2 算法性能分析 | 第51-54页 |
| 2.4.2.1 初始地图质量 | 第51页 |
| 2.4.2.2 跟踪精度 | 第51-53页 |
| 2.4.2.3 跟踪实时性 | 第53-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 基于多地图的鲁棒定位与地图优化方法 | 第55-75页 |
| 3.1 局部地图优化方法 | 第55-58页 |
| 3.1.1 图优化方法概述 | 第56-58页 |
| 3.1.2 基于图优化方法的局部地图优化 | 第58页 |
| 3.2 基于视觉词典的闭环优化方法 | 第58-65页 |
| 3.2.1 闭环优化方法概述 | 第58-60页 |
| 3.2.2 基于BoF相似性判断的闭环优化方法 | 第60-65页 |
| 3.2.2.1 基于关键帧分组和图像分层的多候选闭环检测 | 第60-62页 |
| 3.2.2.2 基于时间连续性和几何验证的单一闭环确认 | 第62-64页 |
| 3.2.2.3 基于相似变换和反投影的地图校正 | 第64-65页 |
| 3.3 基于多地图的SLAM方法 | 第65-66页 |
| 3.4 算法验证 | 第66-73页 |
| 3.4.1 验证平台介绍 | 第66-68页 |
| 3.4.2 室外数据集测试结果 | 第68-70页 |
| 3.4.3 室内数据集测试结果 | 第70-71页 |
| 3.4.4 系统子模块性能测试 | 第71-73页 |
| 3.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 基于IMU-视觉融合的位姿优化方法 | 第75-92页 |
| 4.1 运动学模型基础理论 | 第75-78页 |
| 4.1.1 IMU测量模型 | 第75-76页 |
| 4.1.2 运动学模型 | 第76-77页 |
| 4.1.3 姿态描述方法 | 第77-78页 |
| 4.1.3.1 四元数和旋转矩阵 | 第77-78页 |
| 4.1.3.2 李群和李代数的相关性质 | 第78页 |
| 4.2 IMU-视觉系统初始化参数估计 | 第78-83页 |
| 4.2.1 基于IMU数据的关键帧姿态估计 | 第79-80页 |
| 4.2.2 基于视觉测量估计初始化参数 | 第80-83页 |
| 4.3 基于扩展Kalman滤波的视觉-IMU融合方法 | 第83-86页 |
| 4.3.1 扩展Kalman滤波方法 | 第83-84页 |
| 4.3.2 视觉-IMU融合方法 | 第84-86页 |
| 4.3.2.1 IMU预测阶段 | 第84-85页 |
| 4.3.2.2 测量修正阶段 | 第85-86页 |
| 4.4 算法验证 | 第86-91页 |
| 4.4.1 验证平台介绍 | 第87页 |
| 4.4.2 验证结果 | 第87-91页 |
| 4.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于点云的三维环境表面模型在线构建方法 | 第92-106页 |
| 5.1 基于3D Delaunay离散化的初始网格模型构建 | 第92-98页 |
| 5.1.1 三角网格化方法 | 第93-96页 |
| 5.1.2 三维Delaunay剖分 | 第96-97页 |
| 5.1.3 初始四面体网格构建 | 第97-98页 |
| 5.2 动态网格模型扩展 | 第98-101页 |
| 5.2.1 基于自由空间雕刻法的体模型构建 | 第99页 |
| 5.2.2 基于事件关联的模型扩展 | 第99-101页 |
| 5.3 基于图割优化的场景表面提取方法 | 第101-103页 |
| 5.3.1 图的最小割 | 第101-102页 |
| 5.3.2 基于最小图割的光滑表面生成方法 | 第102-103页 |
| 5.4 算法验证 | 第103-104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-106页 |
| 第六章 基于三维重建模型的预测显示方法 | 第106-126页 |
| 6.1 遥操作中的预测显示方法 | 第106-111页 |
| 6.1.1 预测显示方法介绍 | 第106-107页 |
| 6.1.2 预测显示效果 | 第107-111页 |
| 6.2 不同时延和操控自由度下预测显示性能测试 | 第111-117页 |
| 6.2.1 实验设计 | 第111-113页 |
| 6.2.2 实验结果 | 第113-117页 |
| 6.3 预测显示系统实验评估 | 第117-125页 |
| 6.3.1 系统架构及软件配置 | 第117-119页 |
| 6.3.2 预测显示效果验证 | 第119-122页 |
| 6.3.3 机械臂预测遥操作实验 | 第122-124页 |
| 6.3.4 数据传输量 | 第124-125页 |
| 6.4 本章小结 | 第125-126页 |
| 第七章 结论与展望 | 第126-129页 |
| 7.1 结论 | 第126-128页 |
| 7.2 展望 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间发表或已投稿的学术论文 | 第143-144页 |
| 攻读博士学位期间的科研工作和奖励 | 第144页 |
