| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 移动机器人SLAM的国内外发展现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 基于滤波器的SLAM方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于图优化的SLAM方法 | 第15-16页 |
| 1.3 基于深度传感器的RGB-D SLAM研究综述 | 第16-19页 |
| 1.3.1 RGB-D SLAM研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 SLAM闭环检测研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 | 第19-22页 |
| 第2章 立体成像系统联合标定及SLAM相关理论 | 第22-42页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 RGB-D相机介绍 | 第22-24页 |
| 2.3 RGB-D相机标定参数 | 第24-27页 |
| 2.3.1 彩色相机内参模型 | 第25页 |
| 2.3.2 深度相机内参模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 彩色相机和深度相机的外参与相对位姿 | 第26-27页 |
| 2.4 立体成像系统的内参标定与联合标齐算法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 彩色相机的标定 | 第27-30页 |
| 2.4.2 深度相机的标定 | 第30页 |
| 2.4.3 彩色相机与深度相机相对位姿的建立与求解 | 第30页 |
| 2.5 立体成像系统标定的实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 2.5.1 RGB-D内参标定实验 | 第30-34页 |
| 2.5.2 RGB-D联合标齐实验 | 第34-35页 |
| 2.6 经典RGB-D SLAM系统框架 | 第35-40页 |
| 2.6.1 系统框架概述 | 第35-36页 |
| 2.6.2 SIFT/SURF特征提取 | 第36-37页 |
| 2.6.3 RANSAC运动估计 | 第37-38页 |
| 2.6.4 ICP点云匹配 | 第38-39页 |
| 2.6.5 位姿图优化 | 第39页 |
| 2.6.6 三维立体栅格地图 | 第39-40页 |
| 2.7 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于改进ORB的图像特征点匹配 | 第42-60页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 特征检测算法 | 第42-50页 |
| 3.2.1 SIFT特征点检测算法 | 第42-48页 |
| 3.2.2 FAST特征点检测算法 | 第48-50页 |
| 3.3 特征点描述算法 | 第50-53页 |
| 3.3.1 基于梯度直方图特征描述 | 第51页 |
| 3.3.2 基于比较二进制特征描述 | 第51-53页 |
| 3.4 改进ORB图像特征匹配 | 第53-58页 |
| 3.4.1 改进FAST特征检测算法 | 第53-54页 |
| 3.4.2 rBRIEF特征描述子算法 | 第54-55页 |
| 3.4.3 改进ORB旋转不变性与实时性验证 | 第55-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 ORB关键帧闭环检测的SLAM系统框架 | 第60-86页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 改进SLAM系统框架 | 第60-63页 |
| 4.3 帧间配准 | 第63-72页 |
| 4.3.1 三维点云的位姿变换计算 | 第64-65页 |
| 4.3.2 基于RANSAC的相机位姿粗估计 | 第65-69页 |
| 4.3.3 基于ICP的相机位姿精确估计 | 第69-71页 |
| 4.3.4 改进RANSAC-ICP位姿变换估计算法 | 第71-72页 |
| 4.4 基于ORB关键帧的闭环检测 | 第72-77页 |
| 4.4.1 闭环检测算法实现 | 第72-74页 |
| 4.4.2 关键帧生成 | 第74-75页 |
| 4.4.3 BoVW构建关键帧场景 | 第75-76页 |
| 4.4.4 检测闭环序列 | 第76-77页 |
| 4.5 SLAM后端优化 | 第77-80页 |
| 4.5.1 SLAM误差表述 | 第77-78页 |
| 4.5.2 图优化的非线性最小二乘解 | 第78-79页 |
| 4.5.3 图优化SLAM后端优化实现 | 第79-80页 |
| 4.6 闭环检测与后端优化验证 | 第80-83页 |
| 4.7 本章小结 | 第83-86页 |
| 第5章 改进RGB-D SLAM系统的验证与实现 | 第86-106页 |
| 5.1 引言 | 第86页 |
| 5.2 实验硬件平台 | 第86-90页 |
| 5.2.1 验证试验硬件平台体系结构 | 第86-87页 |
| 5.2.2 传感器单元介绍 | 第87-88页 |
| 5.2.3 两轮差速驱动移动机器人运动学模型 | 第88-90页 |
| 5.3 软件测试平台 | 第90-91页 |
| 5.3.1 验证平台软件架构 | 第90页 |
| 5.3.2 传感器数据流 | 第90-91页 |
| 5.4 改进SLAM框架有效性验证实验 | 第91-94页 |
| 5.5 标准数据测试对比实验结果 | 第94-102页 |
| 5.5.1 标准数据集与测试标准 | 第94-95页 |
| 5.5.2 标准数据集ATE RMSE结果评估 | 第95-100页 |
| 5.5.3 典型标准数据集实现效果 | 第100-102页 |
| 5.6 场地实验及结果分析 | 第102-105页 |
| 5.7 本章小结 | 第105-106页 |
| 第6章 结论与展望 | 第106-108页 |
| 6.1 结论 | 第106-107页 |
| 6.2 创新点 | 第107页 |
| 6.3 展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第114页 |
