面向复杂环境的鲁棒高效的三维注册与结构恢复
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-53页 |
| 1.1 SFM和V-SLAM的基本原理 | 第14-17页 |
| 1.2 集束调整 | 第17-26页 |
| 1.2.1 高斯-牛顿算法 | 第17-20页 |
| 1.2.2 稀疏的集束调整 | 第20-26页 |
| 1.3 SFM相关工作回顾 | 第26-31页 |
| 1.3.1 特征匹配 | 第26-28页 |
| 1.3.2 SFM求解 | 第28-30页 |
| 1.3.3 面向大尺度场景的SFM | 第30-31页 |
| 1.4 V-SLAM相关工作回顾 | 第31-44页 |
| 1.4.1 基于滤波器的方法 | 第31-33页 |
| 1.4.2 基于关键帧集束调整的方法 | 第33-36页 |
| 1.4.3 基于直接跟踪的方法 | 第36-40页 |
| 1.4.4 分析和比较 | 第40-44页 |
| 1.5 近年研究热点与发展趋势 | 第44-51页 |
| 1.5.1 缓解特征依赖 | 第45-46页 |
| 1.5.2 稠密三维重建 | 第46-48页 |
| 1.5.3 多传感器融合 | 第48-50页 |
| 1.5.4 实际应用中的鲁棒性和效率问题 | 第50-51页 |
| 1.6 本文内容及结构 | 第51-53页 |
| 第2章 面向大尺度场景的运动恢复结构 | 第53-76页 |
| 2.1 技术框架 | 第53-57页 |
| 2.2 基于单应性的连续帧特征跟踪 | 第57-60页 |
| 2.3 非连续帧特征匹配 | 第60-63页 |
| 2.4 基于分段的集束调整 | 第63-67页 |
| 2.5 实验结果 | 第67-73页 |
| 2.6 小结 | 第73-76页 |
| 第3章 基于关键帧的鲁棒高效的SLAM方法 | 第76-99页 |
| 3.1 技术框架 | 第77-80页 |
| 3.2 实时跟踪 | 第80-84页 |
| 3.2.1 多种单应矩阵估计 | 第81-83页 |
| 3.2.2 基于多种单应性的特征跟踪 | 第83-84页 |
| 3.3 地图构建 | 第84-92页 |
| 3.3.1 局部地图的扩展与优化 | 第85-90页 |
| 3.3.2 三维平面提取与全局地图优化 | 第90-92页 |
| 3.4 实验结果 | 第92-97页 |
| 3.4.1 计算效率 | 第92页 |
| 3.4.2 定性实验 | 第92-95页 |
| 3.4.3 定量实验 | 第95-97页 |
| 3.4.4 增强现实应用 | 第97页 |
| 3.5 小结 | 第97-99页 |
| 第4章 基于RGB-D的高效精确的SLAM方法 | 第99-116页 |
| 4.1 技术框架 | 第100-101页 |
| 4.2 基于RGB-D的实时跟踪 | 第101-105页 |
| 4.3 基于RGB-D的地图构建 | 第105-106页 |
| 4.4 增量式集束调整 | 第106-111页 |
| 4.5 实验结果 | 第111-114页 |
| 4.6 小结 | 第114-116页 |
| 第5章 总结与展望 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-133页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |
