| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 视觉SLAM算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 视觉惯导SLAM算法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-19页 |
| 2 视觉惯导SLAM相关理论基础 | 第19-26页 |
| 2.1 惯性导航基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2 相机成像原理 | 第20-21页 |
| 2.3 视觉SLAM的基本框架 | 第21-22页 |
| 2.4 相机标定实验 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于改进点线综合特征的无人船视觉里程计前端设计 | 第26-45页 |
| 3.1 基于HSV的点特征效筛选 | 第27-30页 |
| 3.2 视觉里程计前端线特征 | 第30-37页 |
| 3.2.1 线特征的LSD提取算法 | 第30-35页 |
| 3.2.2 线特征的LBD描述子二进制化 | 第35-37页 |
| 3.3 改进的点线综合特征的视觉里程计前端设计 | 第37-39页 |
| 3.4 仿真实验 | 第39-44页 |
| 3.4.1 仿真实验描述 | 第39-40页 |
| 3.4.2 仿真实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于点线综合特征的闭环检测 | 第45-56页 |
| 4.1 词袋模型 | 第46-49页 |
| 4.1.1 特征聚类 | 第47-48页 |
| 4.1.2 混合特征词典树 | 第48-49页 |
| 4.1.3 单词权重赋值 | 第49页 |
| 4.2 闭环检测 | 第49-51页 |
| 4.2.1 图像索引 | 第49-50页 |
| 4.2.2 图像相似性计算 | 第50-51页 |
| 4.3 视觉词典性能评价 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于点线综合特征的无人船视觉惯导SLAM系统实现与验证 | 第56-71页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第56-58页 |
| 5.2 系统仿真实验 | 第58-63页 |
| 5.2.1 仿真实验描述 | 第58-59页 |
| 5.2.2 仿真实验结果与分析 | 第59-63页 |
| 5.3 系统实际验证 | 第63-70页 |
| 5.3.1 无人船航行数据集制作 | 第63-65页 |
| 5.3.2 运行结果与分析 | 第65-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 | 第78-79页 |