| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·移动机器人国内外发展现状 | 第13-15页 |
| ·移动机器人国外发展现状 | 第13-14页 |
| ·移动机器人国内发展现状 | 第14-15页 |
| ·移动机器人相关技术 | 第15-17页 |
| ·环境感知 | 第15-16页 |
| ·运动控制 | 第16页 |
| ·自主定位 | 第16-17页 |
| ·移动机器人即时定位与地图创建(SLAM) | 第17-19页 |
| ·SLAM国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·基于视觉的移动机器人SLAM | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 移动机器人实验平台及相关问题模型 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·移动机器人实验平台 | 第21-23页 |
| ·Kinect简介及其工作原理 | 第21-22页 |
| ·本文实验平台搭建 | 第22-23页 |
| ·SLAM问题相关模型 | 第23-27页 |
| ·机器人坐标系统模型 | 第23-24页 |
| ·环境地图模型 | 第24-26页 |
| ·SLAM相关定理和结论 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 Kinect深度数据模拟激光扫描的二维SLAM算法 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·Kinect深度数据模拟激光扫描数据算法 | 第29-33页 |
| ·Kinect彩色图和深度图转换为三维点云 | 第30-31页 |
| ·Kinect深度数据几何模型 | 第31-32页 |
| ·Kinect模拟激光扫描仪策略 | 第32-33页 |
| ·Kinect模拟激光扫描仪的地图创建 | 第33页 |
| ·结果对比 | 第33-37页 |
| ·Kinect深度数据模拟激光扫描算法测试结果 | 第34-35页 |
| ·Kinect模拟激光扫描仪的地图创建结果 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于Kinect深度传感器的三维SLAM算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·特征点提取与匹配 | 第39-42页 |
| ·基于SIFT变换的特征点提取 | 第39-40页 |
| ·特征点匹配 | 第40-41页 |
| ·基于SIFT和GTM算法的错误匹配点剔除 | 第41-42页 |
| ·机器人位姿估计 | 第42-43页 |
| ·三维地图创建实验结果 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第57页 |