| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-29页 |
| ·机器人视觉SLAM 及闭环检测概述 | 第11-21页 |
| ·自主移动机器人概述 | 第11-12页 |
| ·移动机器人视觉导航 | 第12-16页 |
| ·移动机器人视觉SLAM | 第16-18页 |
| ·视觉SLAM 中的闭环检测 | 第18-21页 |
| ·视觉闭环检测的关键问题 | 第21-23页 |
| ·论文的主要工作及内容组织结构 | 第23-29页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第23-26页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第26-27页 |
| ·论文的组织结构 | 第27-29页 |
| 2 移动机器人视觉场景采样的关键帧检测算法研究 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29-32页 |
| ·基于时空域的场景均匀采样 | 第29-30页 |
| ·基于视觉内容的场景关键帧采样 | 第30-32页 |
| ·视觉SLAM 中实时关键帧检测的评估框架 | 第32-42页 |
| ·相机标定和图像矫正 | 第32-37页 |
| ·视觉SLAM 中的关键帧检测 | 第37-38页 |
| ·关键帧检测算法性能评估框架 | 第38-42页 |
| ·关键帧检测算法性能评估实验 | 第42-48页 |
| ·移动机器人实验环境设置 | 第42-44页 |
| ·关键帧检测算法实验参数设置 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 3 移动机器人视觉场景建模的 BoVW 方法及优化构造 | 第49-71页 |
| ·视觉场景表示方法概述 | 第49-50页 |
| ·视觉场景建模的 BoVW 方法 | 第50-53页 |
| ·BoVW 模型的关键技术 | 第50-52页 |
| ·视觉SLAM 中基于BoVW 的场景建模 | 第52-53页 |
| ·BoVW 中视觉字典本构造方法的不足 | 第53页 |
| ·场景建模的鲁棒视觉字典本优化构造方法 | 第53-62页 |
| ·稳定底层视觉特征提取与描述 | 第53-55页 |
| ·高维视觉特征的维数约减 | 第55-57页 |
| ·视觉特征降维与聚类的统一计算框架 | 第57-60页 |
| ·鲁棒视觉字典本的自适应优化构造算法 | 第60-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-69页 |
| ·底层视觉特征稳定性实验 | 第62页 |
| ·视觉特征降维与聚类的统一计算实验 | 第62-67页 |
| ·优化视觉字典本的场景描述有效性评估 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 4 闭环检测中视觉字典本的强表征性研究及无监督优化 | 第71-103页 |
| ·引言 | 第71-78页 |
| ·视觉闭环检测计算框架 | 第71-74页 |
| ·闭环检测中的视觉混淆问题 | 第74-76页 |
| ·闭环检测中视觉字典本的表征性问题 | 第76-78页 |
| ·基于优化谱聚类的视觉字典本生成 | 第78-85页 |
| ·基于谱聚类算法的视觉字典本生成 | 第78-80页 |
| ·谱聚类中的特征向量选择 | 第80-83页 |
| ·基于优化谱聚类的视觉单词生成 | 第83-85页 |
| ·无监督的视觉字典本表征性评估及优化 | 第85-90页 |
| ·视觉单词表征性的无监督评估算法 | 第85-87页 |
| ·弱表征性视觉单词的无监督更新策略 | 第87页 |
| ·无监督的视觉字典本表征性度量 | 第87-90页 |
| ·基于强表征性的视觉字典本的闭环检测算法设计 | 第90-91页 |
| ·实验结果及分析 | 第91-101页 |
| ·移动机器人视觉实验数据库选取 | 第91-92页 |
| ·视觉单词个数确定实验 | 第92-95页 |
| ·优化谱聚类实验 | 第95页 |
| ·视觉单词表征性确认实验 | 第95-97页 |
| ·视觉字典本表征性度量实验 | 第97-100页 |
| ·视觉闭环检测结果评估 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 5 快速闭环检测的视觉字典树及分层匹配方法 | 第103-119页 |
| ·快速闭环检测的视觉字典树构建 | 第103-105页 |
| ·快速闭环检测中视觉字典本的不足 | 第103-104页 |
| ·高效的分层视觉字典树构建 | 第104-105页 |
| ·快速闭环检测的金字塔TF-IDF 得分匹配算法 | 第105-108页 |
| ·传统基于视觉字典树的得分相似性计算 | 第105-106页 |
| ·分层TF-IDF 熵的金字塔得分匹配算法 | 第106-107页 |
| ·算法优化计算及性能分析 | 第107-108页 |
| ·初始错误闭环的后验处理 | 第108-112页 |
| ·快速闭环检测算法设计 | 第112-113页 |
| ·实验结果及分析 | 第113-118页 |
| ·移动机器人实验场景及平台搭建 | 第113-114页 |
| ·快速闭环检测的计算效率实验 | 第114-115页 |
| ·平面匹配的量化误差实验 | 第115-117页 |
| ·闭环检测率对比实验 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 6 总结与展望 | 第119-123页 |
| ·本文主要工作总结 | 第119-121页 |
| ·后续研究工作展望 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 附录 | 第137页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第137页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及得奖情况 | 第137页 |
