| Abstract | 第5页 |
| Abbreviations | 第10-11页 |
| CHAPTER 1. INTRODUCTION | 第11-14页 |
| 1.1 Simultaneous Localization And Mapping | 第11页 |
| 1.2 Problem formulation | 第11页 |
| 1.3 Research objective | 第11-12页 |
| 1.4 Research Significance | 第12页 |
| 1.5 Thesis Organization | 第12-14页 |
| CHAPTER 2. BACKGROUND | 第14-29页 |
| 2.1 Kinect Sensor | 第14-15页 |
| 2.2 SLAM with RGB-D Sensors | 第15-19页 |
| 2.2.1 SLAM Front-End | 第16-17页 |
| 2.2.2 SLAM Back-End | 第17-18页 |
| 2.2.3 Map Representation | 第18-19页 |
| 2.3 Feature Detection and Descriptor Extraction | 第19-24页 |
| 2.3.1 Speeded-Up Robust Features (SURF) | 第19-20页 |
| 2.3.2 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) | 第20-23页 |
| 2.3.3 ORB Feature Extractor | 第23-24页 |
| 2.4 Pose graph | 第24-25页 |
| 2.5 Computing a transformation | 第25-29页 |
| 2.5.1 Random Sample Consensus | 第26-27页 |
| 2.5.2 Iterative Closest Point | 第27-29页 |
| CHAPTER 3. FEATURES MATCHING | 第29-33页 |
| 3.1 Brute Force matcher | 第29页 |
| 3.2 FLANN matcher | 第29-30页 |
| 3.3 Estimation of 3D transformation | 第30-33页 |
| CHAPTER 4. VISUAL SLAM IMPLEMENTATION | 第33-39页 |
| 4.1 Estimating the pose | 第33-34页 |
| 4.2 Initializing the graph | 第34-35页 |
| 4.3 Loop closures | 第35-36页 |
| 4.4 Optimizing the graph | 第36-38页 |
| 4.5 Scene reconstruction | 第38-39页 |
| CHAPTER 5. EXPERIMENT | 第39-48页 |
| 5.1 System overview | 第39-40页 |
| 5.2 Data acquisition | 第40-41页 |
| 5.3 Software implementation | 第41-42页 |
| 5.4 User interface | 第42页 |
| 5.5 Data output | 第42-46页 |
| 5.5.1 Map of Freiburg1_xyz dataset | 第42-43页 |
| 5.5.2 Map of Freiburg1_rpy dataset | 第43-44页 |
| 5.5.3 Map of Freiburg1_360 dataset | 第44页 |
| 5.5.4 Map of Freiburg1_desk dataset | 第44-45页 |
| 5.5.5 Map of Freiburg1_room dataset | 第45-46页 |
| 5.5.6 Map of Freiburg2_pioneer_360 dataset | 第46页 |
| 5.6 Result Comparison | 第46-48页 |
| CHAPTER 6. CONCLUSION AND FUTURE WORK | 第48-49页 |
| 6.1 Conclusion | 第48页 |
| 6.2 Future work | 第48-49页 |
| Bibliography | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第53-54页 |
| Acknowledgements | 第54-55页 |
| 附件 | 第55页 |
