基于图优化的单目视觉SLAM关键技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 视觉SLAM关键问题 | 第13-15页 |
| 1.2.1 相机位姿估计 | 第14页 |
| 1.2.2 后端优化 | 第14-15页 |
| 1.2.3 回环检测 | 第15页 |
| 1.3 SLAM发展现状 | 第15-17页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 近似最近邻算法介绍 | 第20-28页 |
| 2.1 SLAM中的近似最近邻匹配问题 | 第20页 |
| 2.2 近似最近邻算法综述 | 第20-26页 |
| 2.2.1 优先搜索k-means树算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 k-d树算法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 局部敏感哈希算法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 层次聚类树算法 | 第25-26页 |
| 2.3 快速最近邻算法对比 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于特征点匹配的相机姿态估计算法研究 | 第28-43页 |
| 3.1 基于特征点匹配的相机位姿估计算法步骤 | 第28页 |
| 3.2 特征提取 | 第28-31页 |
| 3.2.1 SIFT | 第29-30页 |
| 3.2.2 SURF | 第30页 |
| 3.2.3 ORB | 第30-31页 |
| 3.3 特征匹配 | 第31-32页 |
| 3.3.1 特征相似度 | 第31页 |
| 3.3.2 特征匹配算法 | 第31-32页 |
| 3.4 相机位姿初始化和空间点坐标恢复 | 第32-35页 |
| 3.4.1 基于对极几何约束的相机姿态初始化 | 第32-34页 |
| 3.4.2 基于三角测量的空间点坐标计算 | 第34-35页 |
| 3.5 基于PnP的相机位姿计算 | 第35-36页 |
| 3.5.1 PnP问题描述 | 第35页 |
| 3.5.2 PnP问题的直接解法 | 第35-36页 |
| 3.5.3 PnP问题的非线性优化方法 | 第36页 |
| 3.6 基于RANSAC的前端框架设计 | 第36-38页 |
| 3.6.1 随机抽样一致 | 第36-37页 |
| 3.6.2 基于RANSAC的相机姿态算法设计 | 第37-38页 |
| 3.7 基于特征匹配的前端算法实验分析 | 第38-42页 |
| 3.7.1 特征提取算法对比实验 | 第38-40页 |
| 3.7.2 ORB特征点匹配算法对比实验 | 第40-41页 |
| 3.7.3 前端框架下的特征匹配筛选实验 | 第41-42页 |
| 3.8 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于直方图相似度的回环检测算法研究 | 第43-57页 |
| 4.1 回环检测概述 | 第43-45页 |
| 4.1.1 回环检测的意义 | 第43页 |
| 4.1.2 回环检测的方法综述 | 第43-44页 |
| 4.1.3 回环检测的性能评估 | 第44-45页 |
| 4.2 基于直方图相似度的回环检测算法 | 第45-52页 |
| 4.2.1 HSV颜色空间 | 第45-48页 |
| 4.2.2 直方图的相似度计算 | 第48-49页 |
| 4.2.3 基于快速最近邻的直方图匹配 | 第49-52页 |
| 4.3 位置一致性检验 | 第52-53页 |
| 4.4 回环矫正 | 第53-54页 |
| 4.5 回环检测算法设计与实验分析 | 第54-56页 |
| 4.5.1 回环检测算法流程 | 第54页 |
| 4.5.2 回环检测算法性能评估实验 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于图优化的SLAM算法研究 | 第57-82页 |
| 5.1 基于图优化的SLAM算法框架设计 | 第57-58页 |
| 5.2 基于图优化的SLAM问题建模方法 | 第58-61页 |
| 5.2.1 SLAM问题的最小二乘表示 | 第58-59页 |
| 5.2.2 图优化的建模方法 | 第59-61页 |
| 5.3 图优化方法 | 第61-66页 |
| 5.3.1 图优化的非线性优化解法 | 第61-65页 |
| 5.3.2 图优化工具(G20)介绍 | 第65-66页 |
| 5.4 BA优化 | 第66-73页 |
| 5.4.1 Bundle Adjustment | 第66-67页 |
| 5.4.2 BA优化模型建立 | 第67-68页 |
| 5.4.3 BA的稀疏性和边缘化处理 | 第68-70页 |
| 5.4.4 基于G20的BA优化算法实验 | 第70-73页 |
| 5.5 位姿图优化 | 第73-76页 |
| 5.5.1 位姿图(Pose Graph) | 第73-74页 |
| 5.5.2 位姿图优化模型建立 | 第74页 |
| 5.5.3 基于G20的位姿图优化仿真实验 | 第74-76页 |
| 5.6 基于图优化的SLAM系统实验与分析 | 第76-81页 |
| 5.6.1 实验条件 | 第77页 |
| 5.6.2 实验结果与分析 | 第77-81页 |
| 5.7 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-85页 |
| 6.1 论文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 未来展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士研究生期间主要的研究成果 | 第89页 |
