| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 SLAM问题的描述 | 第11-12页 |
| 1.3 视觉SLAM的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 基于滤波的SLAM | 第12-14页 |
| 1.3.2 基于图优化的SLAM | 第14页 |
| 1.4 视觉SLAM国内外发展状况 | 第14-16页 |
| 1.4.1 国外研究综述 | 第14-15页 |
| 1.4.2 国内研究综述 | 第15-16页 |
| 1.5 视觉SLAM应用 | 第16-17页 |
| 1.6 本文研究内容和安排 | 第17-18页 |
| 1.7 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 Kinect立体相机的标定与相关视觉技术理论 | 第19-36页 |
| 2.1 Kinect的硬件结构与功能 | 第19-23页 |
| 2.1.1 Kinect的成像模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 Kinect的深度测量原理 | 第22-23页 |
| 2.2 Kinect的标定与图像校准 | 第23-33页 |
| 2.2.1 四种坐标系的相互转换 | 第24-26页 |
| 2.2.2 李代数与四元数的理论介绍 | 第26-28页 |
| 2.2.3 Kinect的标定实践与联合深度图像对齐 | 第28-33页 |
| 2.3 经典的RGB-DSLAM结构框架 | 第33-35页 |
| 2.3.1 RGB-DSLAM的前端 | 第34-35页 |
| 2.3.2 RGB-DSLAM的后端 | 第35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 改进的ORB关键帧的稠密SLAM系统 | 第36-59页 |
| 3.1 改进的ORB关键帧的SLAM具体实现流程 | 第36-38页 |
| 3.2 直接法 | 第38-39页 |
| 3.3 特征点法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 SIFT特征提取 | 第40-42页 |
| 3.3.2 SURF特征提取 | 第42-43页 |
| 3.3.3 ORB特征提取 | 第43-44页 |
| 3.4 深度信息绑定的RANSAC-ICP方法 | 第44-48页 |
| 3.4.1 双边滤波预处理 | 第45-46页 |
| 3.4.2 动态的RANSAC-ICP位姿估计 | 第46-48页 |
| 3.5 关键帧的处理策略 | 第48-49页 |
| 3.6 相机的位姿图优化 | 第49-53页 |
| 3.6.1 位姿图的构建 | 第49-51页 |
| 3.6.2 图优化G2O的原理与框架 | 第51-53页 |
| 3.7 回环检测与字典的创建 | 第53-55页 |
| 3.8 联合深度信息的稠密地图生成 | 第55-58页 |
| 3.8.1 稠密的点云生成 | 第55-57页 |
| 3.8.2 八叉树地图的创建 | 第57-58页 |
| 3.9 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第59-77页 |
| 4.1 实验环境与前端里程计实验分析 | 第59-67页 |
| 4.1.1 ROS系统的介绍 | 第59-60页 |
| 4.1.2 实验数据集介绍 | 第60-62页 |
| 4.1.3 特征点的提取与匹配实验分析对比 | 第62-65页 |
| 4.1.4 光流的运动估计 | 第65-67页 |
| 4.2 地图的创建 | 第67-69页 |
| 4.2.1 稠密的点云地图生成 | 第67-68页 |
| 4.2.2 八叉树地图的生成 | 第68-69页 |
| 4.3 实验结果对比与分析 | 第69-76页 |
| 4.3.1 绝对轨迹误差评估分析 | 第69-74页 |
| 4.3.2 相对轨迹误差评估分析 | 第74-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第85页 |