| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 | 第16-20页 |
| 第2章 立体视觉图像基础 | 第20-40页 |
| 2.1 摄像机的物理模型 | 第20-23页 |
| 2.1.1 图像坐标系 | 第20-21页 |
| 2.1.2 摄像机坐标系与世界坐标系 | 第21-22页 |
| 2.1.3 摄像机线性成像模型 | 第22-23页 |
| 2.2 图像预处理 | 第23-26页 |
| 2.2.1 图像平滑滤波器 | 第23-25页 |
| 2.2.2 图像平滑滤波实验结果 | 第25-26页 |
| 2.3 图像特征点提取 | 第26-32页 |
| 2.3.1 Harris特征点提取 | 第27-28页 |
| 2.3.2 SITT特征点检测 | 第28-30页 |
| 2.3.3 SURF特征点检测 | 第30-31页 |
| 2.3.4 特征点提取结果对比 | 第31-32页 |
| 2.4 基于立体视觉三维点重建 | 第32-38页 |
| 2.4.1 Bumblebee2相机简介 | 第33页 |
| 2.4.2 极线约束及三维点重建原理 | 第33-37页 |
| 2.4.3 空间点的重构结果 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于双目视觉的立体匹配与跟踪算法 | 第40-58页 |
| 3.1 立体匹配 | 第40-45页 |
| 3.1.1 匹配的约束规则 | 第41-42页 |
| 3.1.2 代价算子 | 第42-43页 |
| 3.1.3 匹配算法 | 第43-45页 |
| 3.2 基于RANSAC的匹配优化算法 | 第45-47页 |
| 3.2.1 RANSAC算法介绍 | 第45-46页 |
| 3.2.2 RANSAC迭代优化 | 第46-47页 |
| 3.3 立体跟踪 | 第47-51页 |
| 3.3.1 光流跟踪法 | 第47-49页 |
| 3.3.2 四边形闭环结构 | 第49-50页 |
| 3.3.3 闭环跟踪算法 | 第50-51页 |
| 3.4 实验及分析 | 第51-56页 |
| 3.4.1 匹配实验及对比分析 | 第51-53页 |
| 3.4.2 跟踪实验及对比分析 | 第53-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 基于Levenberg-Marquardr的姿态估计与建图 | 第58-72页 |
| 4.1 Levenberg-Marquardr算法 | 第58-61页 |
| 4.2 运动姿态估计 | 第61-65页 |
| 4.2.1 姿态模型建立 | 第61-62页 |
| 4.2.2 基于Levenberg-Marquardr算法的姿态模型求解 | 第62-64页 |
| 4.2.3 姿态求解算法实现 | 第64-65页 |
| 4.3 地图构造 | 第65-69页 |
| 4.3.1 拓扑地图建立 | 第66-67页 |
| 4.3.2 图优化地图 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-72页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第72-86页 |
| 5.1 实验平台以及传感器配置 | 第72-73页 |
| 5.2 视觉定位构图实验结果及分析 | 第73-84页 |
| 5.2.1 直线驾驶实验效果 | 第73-76页 |
| 5.2.2 弧形弯道驾驶实验效果 | 第76-78页 |
| 5.2.3 闭合矩形路实验效果 | 第78-81页 |
| 5.2.4 实验结果分析 | 第81-84页 |
| 5.3 本章小结 | 第84-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第94页 |
