| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 三维地图构建国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 系统平台设计 | 第16-27页 |
| 2.1 硬件平台设计 | 第16-20页 |
| 2.2 软件平台设计 | 第20-24页 |
| 2.3 移动机器人运动模型建立 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于双目视觉的三维点云数据获取 | 第27-50页 |
| 3.1 摄像机标定 | 第27-37页 |
| 3.1.1 摄像机几何及畸变模型 | 第27-31页 |
| 3.1.2 Matlab和OPenCV工具箱选择及对比 | 第31-36页 |
| 3.1.3 图像立体校正 | 第36-37页 |
| 3.2 边缘提取 | 第37-39页 |
| 3.2.1 常见边缘提取算法分类 | 第37-38页 |
| 3.2.2 Sobel和Canny算子边缘提取对比 | 第38-39页 |
| 3.3 立体匹配 | 第39-44页 |
| 3.3.1 立体匹配基本步骤 | 第40-41页 |
| 3.3.2 局部和全局立体匹配算法概述 | 第41页 |
| 3.3.3 基于SGBM算法的立体匹配 | 第41-44页 |
| 3.4 单帧三维点云图构建 | 第44-49页 |
| 3.4.1 双目测距及精度分析 | 第44-46页 |
| 3.4.2 空间特征点三维坐标计算 | 第46-48页 |
| 3.4.3 误匹配检测及点云显示 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 室内环境下三维地图构建技术研究 | 第50-71页 |
| 4.1 三维点云预处理 | 第50-57页 |
| 4.1.1 基于最小二乘法的地面特征去除 | 第50-54页 |
| 4.1.2 应用VoxelGrid滤波器的点云降采样 | 第54-55页 |
| 4.1.3 基于统计分析的离群点检测 | 第55-57页 |
| 4.2 三维点云配准技术研究 | 第57-64页 |
| 4.2.1 ICP及NDT算法概述 | 第57-58页 |
| 4.2.2 基于边缘特征的三维点云配准 | 第58-64页 |
| 4.3 室内环境下三维地图创建结果 | 第64-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 移动机器人三维地图构建实验结果分析 | 第71-77页 |
| 5.1 室内环境三维地图构建效果分析 | 第71-74页 |
| 5.1.1 三维地图构建精度分析 | 第71-73页 |
| 5.1.2 三维地图构建完整性分析 | 第73-74页 |
| 5.2 室内环境三维地图构建影响因素分析 | 第74-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 研究内容总结 | 第77页 |
| 未来研究方向 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
