| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 SLAM国内外研究状况 | 第13-17页 |
| 1.2.1 SLAM的研究状况 | 第13-15页 |
| 1.2.2 SLAM在机器人平台的应用现状 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 视觉SLAM的算法基础 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 视觉SLAM | 第19-21页 |
| 2.2.1 单目视觉 | 第20-21页 |
| 2.2.2 双目视觉 | 第21页 |
| 2.2.3 RGB-D | 第21页 |
| 2.3 视觉SLAM常用算法 | 第21页 |
| 2.4 滤波器算法 | 第21-22页 |
| 2.5 图优化算法 | 第22-26页 |
| 2.5.1 图优化SLAM算法结构 | 第23-24页 |
| 2.5.2 SLAM算法前端——图构建 | 第24-25页 |
| 2.5.3 SLAM算法后端——图优化 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于ORB视觉特征的RGB-D建图算法 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 常用视觉特征 | 第27-29页 |
| 3.2.1 SIFT特征 | 第28页 |
| 3.2.2 SURF特征 | 第28页 |
| 3.2.3 FAST特征 | 第28-29页 |
| 3.3 基于ORB视觉特征的RGB-D建图算法 | 第29-37页 |
| 3.3.1 ORB特征 | 第29-31页 |
| 3.3.2 RGB-D建图算法 | 第31-37页 |
| 3.4 实验和分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 不同视觉特征的检测、提取和匹配分析 | 第37-39页 |
| 3.4.2 RGB-D建图算法分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于改进关键帧选择的RGB-D SLAM算法 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 常用的关键选择算法 | 第43-44页 |
| 4.3 改进的关键帧选择算法 | 第44-46页 |
| 4.3.1 关键帧的选择 | 第44-45页 |
| 4.3.2 冗员关键帧的检测与删除 | 第45-46页 |
| 4.4 基于改进关键帧选择的RGB-D SLAM算法 | 第46-47页 |
| 4.4.1 图构建 | 第46-47页 |
| 4.4.2 图优化 | 第47页 |
| 4.4.3 地图构建 | 第47页 |
| 4.5 实验与分析 | 第47-53页 |
| 4.5.1 RGB-D SLAM算法实时性分析 | 第48页 |
| 4.5.2 RGB-D SLAM算法定位和建图精度分析 | 第48-50页 |
| 4.5.3 RGB-D SLAM算法关键帧数量分析 | 第50-51页 |
| 4.5.4 RGB-D SLAM算法地图类型分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于直接法的MonoSLAM算法 | 第54-71页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 运动估计常用算法 | 第54-56页 |
| 5.2.1 特征点法 | 第54-55页 |
| 5.2.2 直接法 | 第55-56页 |
| 5.3 基于直接法的MonoSLAM算法 | 第56-63页 |
| 5.3.1 运动估计 | 第57-58页 |
| 5.3.2 基于直接法的逆深度地图创建 | 第58-62页 |
| 5.3.3 全局约束和优化 | 第62-63页 |
| 5.4 实验和分析 | 第63-70页 |
| 5.4.1 直接法和特征点法鲁棒性分析 | 第63-65页 |
| 5.4.2 MonoSLAM算法和RGB-D SLAM算法对比分析 | 第65-67页 |
| 5.4.3 MonoSLAM算法效果检验——室外环境 | 第67-68页 |
| 5.4.4 MonoSLAM算法效果检验——真实环境 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-74页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 | 第81页 |
