| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于KINECT传感器的三维点云地图创建系统概述 | 第13-14页 |
| 1.3 相关技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 KINECT传感器标定及数据采集 | 第20-32页 |
| 2.1 KINECT简介及其硬件组成 | 第20-21页 |
| 2.2 KINECT成像原理 | 第21-26页 |
| 2.2.1 视差法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 飞行时间法 | 第23页 |
| 2.2.3 结构光测量法 | 第23-24页 |
| 2.2.4 Kinect深度测量原理 | 第24-26页 |
| 2.3 OPENNI开源框架 | 第26页 |
| 2.4 数据采集与预处理 | 第26-28页 |
| 2.5 相机标定 | 第28-29页 |
| 2.6 点云拼接 | 第29-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 图像特征提取、匹配及帧间配准方法 | 第32-46页 |
| 3.1 特征提取和匹配 | 第32-38页 |
| 3.1.1 特征提取 | 第32-35页 |
| 3.1.2 特征匹配 | 第35-38页 |
| 3.2 相机运动模型 | 第38页 |
| 3.3 基于离散选取机制的三维特征ICP帧间配准算法 | 第38-43页 |
| 3.3.1 RANSAC算法初始配准 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于离散选取机制的三维特征ICP算法精确配准 | 第40-42页 |
| 3.3.3 帧间配准对比实验 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-46页 |
| 第4章 基于图优化的全局优化方法与闭环检测 | 第46-58页 |
| 4.1 基于图优化的全局优化方法简介 | 第46-47页 |
| 4.2 关键帧 | 第47-48页 |
| 4.3 闭环检测概述 | 第48-50页 |
| 4.3.1 闭环检测的作用和难点 | 第48-50页 |
| 4.3.2 闭环检测的常用方法 | 第50页 |
| 4.4 基于树形结构的词袋模型闭环检测算法 | 第50-54页 |
| 4.4.1 构建视觉词典 | 第51-52页 |
| 4.4.2 检索闭环 | 第52-53页 |
| 4.4.3 剔除感知歧义 | 第53-54页 |
| 4.5 全局优化的实现 | 第54-55页 |
| 4.6 全局优化实验评估 | 第55-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第58-70页 |
| 5.1 实验设计 | 第58-59页 |
| 5.2 基于公共数据集的实验评估 | 第59-67页 |
| 5.3 基于真实环境的实验评估 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
