| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·移动机器人SLAM问题概述 | 第8-12页 |
| ·SLAM问题的内涵 | 第8-9页 |
| ·SLAM问题的解决方案 | 第9-11页 |
| ·SLAM问题的关键技术 | 第11-12页 |
| ·单目视觉SLAM研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·单目视觉SLAM研究的难点 | 第14-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于SIFT算法的场景特征提取与匹配研究 | 第17-34页 |
| ·场景地图特征 | 第17-18页 |
| ·尺度不变特征SIFT | 第18-24页 |
| ·尺度空间的生成与局部极值点的检测 | 第19-21页 |
| ·关键点的定位与筛选 | 第21-22页 |
| ·关键点主方向的分配 | 第22-23页 |
| ·特征点描述子的生成 | 第23-24页 |
| ·SIFT特征向量的匹配 | 第24-25页 |
| ·SIFT特征提取与匹配研究 | 第25-32页 |
| ·尺度缩放不变性 | 第25-26页 |
| ·旋转不变性 | 第26-27页 |
| ·局部仿射不变性 | 第27-28页 |
| ·光照变化不变性 | 第28-29页 |
| ·对噪声的敏感性 | 第29-30页 |
| ·连续视频序列中SIFT特征匹配 | 第30-32页 |
| ·地图特征的初始化 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于扩展卡尔曼滤波的单目SLAM算法研究 | 第34-53页 |
| ·SLAM问题的概率描述 | 第34-35页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第35-42页 |
| ·离散卡尔曼滤波算法 | 第36-38页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第38-40页 |
| ·基于EKF的SLAM算法流程 | 第40-42页 |
| ·基于SIFT特征的单目EKF-SLAM算法的实现 | 第42-52页 |
| ·单目SLAM系统中的坐标变换 | 第42-44页 |
| ·单目SLAM系统的全状态模型 | 第44-46页 |
| ·单目SLAM系统的观测模型 | 第46-48页 |
| ·单目SLAM系统的初始化方法 | 第48-49页 |
| ·单目SLAM系统EKF状态估计与更新 | 第49-50页 |
| ·特征地图的创建与更新 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 单目SLAM系统仿真研究 | 第53-64页 |
| ·实验环境及平台介绍 | 第53页 |
| ·实验仿真流程 | 第53-55页 |
| ·实验参数设置 | 第55-56页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第56-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于改进SIFT特征提取算法的单目SLAM研究 | 第64-73页 |
| ·基于局部区域显著参数指标的SIFT地图特征点提取方法 | 第64-66页 |
| ·改进后特征点提取实验及分析 | 第66-68页 |
| ·基于改进SIFT特征提取算法的单目SLAM仿真实验及分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第80-82页 |
