| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 中英文术语与符号对照表 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 未知环境下的同时定位和建图研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 单目SLAM的发展现状 | 第17-22页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第22-25页 |
| 2 视觉SLAM的基本原理 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 基本术语和坐标系 | 第25-32页 |
| 2.3 条件数与视差角 | 第32-33页 |
| 2.4 单目视觉SLAM技术的问题与难点 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于视差角的单目视差角视觉里程计 | 第35-66页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于视差角的地图点参数化和视差角光束调整目标函数 | 第36-45页 |
| 3.3 基于视差角光束调整下的单目视差角里程计设计 | 第45-53页 |
| 3.4 实验结果分析和讨论 | 第53-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 4 基于RI-IMU因子和EKF的单目和IMU融合位姿估计 | 第66-96页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 李群李代数的扰动和状态变量的定义 | 第67-68页 |
| 4.3 基于刚体运动不变性的RI-IMU预积分因子 | 第68-74页 |
| 4.4 基于RI-IMU预积分因子的视觉和IMU初始化算法 | 第74-78页 |
| 4.5 高频率的单目和IMU的EKF融合：RI-Mono-SLAM | 第78-85页 |
| 4.6 实验结果和分析讨论 | 第85-94页 |
| 4.7 本章小结 | 第94-96页 |
| 5 基于关键帧和图优化的单相机和IMU融合SLAM | 第96-122页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 基于图优化框架的传感器紧耦合 | 第97-99页 |
| 5.3 基于图优化框架的单目和IMU紧耦合融合SLAM | 第99-108页 |
| 5.4 实验结果与讨论 | 第108-120页 |
| 5.5 本章小结 | 第120-122页 |
| 6 全文总结与工作展望 | 第122-126页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第122-123页 |
| 6.2 全文创新点总结 | 第123-124页 |
| 6.3 下一步工作展望 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-138页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第138-139页 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第139-140页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参与的课题研究情况 | 第140页 |
