| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-19页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.1 SLAM理论相关研究 | 第19-22页 |
| 1.2.2 点云特征提取与配准相关研究 | 第22-23页 |
| 1.2.3 激光雷达SLAM相关研究 | 第23-24页 |
| 1.3 本文主要工作及论文结构 | 第24-28页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第25-28页 |
| 第二章 激光雷达点云数据预处理 | 第28-38页 |
| 2.1 激光雷达点云数据采集 | 第28-33页 |
| 2.1.1 Zebedee的平台结构设计 | 第28-29页 |
| 2.1.2 使用二维激光雷达与电机的平台结构设计 | 第29-31页 |
| 2.1.3 解算三维点云坐标 | 第31-33页 |
| 2.2 激光雷达点云滤波算法 | 第33-34页 |
| 2.3 双边滤波算法 | 第34-35页 |
| 2.4 体素网格滤波算法 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 激光雷达点云特征提取与配准 | 第38-58页 |
| 3.1 基于强壮形状的点云特征提取与配准 | 第38-42页 |
| 3.1.1 基于强壮形状的特征提取方法 | 第38-39页 |
| 3.1.2 基于强壮形状特征的点云配准方法 | 第39-42页 |
| 3.2 改进的基于语义的点云特征提取与配准算法 | 第42-50页 |
| 3.2.1 基于语义的点云特征提取方法 | 第42-47页 |
| 3.2.2 基于语义的点云配准算法 | 第47-50页 |
| 3.3 基于曲率的点云特征提取与配准 | 第50-55页 |
| 3.3.1 基于曲率的点云特征提取算法 | 第50-52页 |
| 3.3.2 基于曲率的点云配准算法 | 第52-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-58页 |
| 第四章 SLAM全局与后端优化算法 | 第58-70页 |
| 4.1 基于栅格化思想的全局优化算法 | 第58-61页 |
| 4.2 后端优化 | 第61-68页 |
| 4.2.1 基于扩展卡尔曼滤波器的后端优化算法 | 第61-66页 |
| 4.2.2 基于通用图优化的后端优化算法 | 第66-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于激光雷达的同步定位与建图系统及实验结果 | 第70-82页 |
| 5.1 实验平台的数据传输 | 第70-73页 |
| 5.1.1 点云预处理的数据传输 | 第70-72页 |
| 5.1.2 点云特征提取与配准的数据传输 | 第72-73页 |
| 5.1.3 全局优化的数据传输 | 第73页 |
| 5.2 实验结果 | 第73-79页 |
| 5.2.1 点云特征提取节点的实验结果 | 第75-77页 |
| 5.2.2 激光里程计节点的实验结果 | 第77-79页 |
| 5.3 三维点云图构建与定位结果 | 第79-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-91页 |