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第一章 绪论
1.1研究背景和意义
1.2 选题来源
1.3 研究现状
1.3.1 视觉里程计的基本框架
1.3.2 基于RGB-D相机的视觉里程计研究现状
1.3.3 视觉惯性融合的里程计研究现状
1.4 研究内容
1.5论文结构
第二章 大范围场景中特征点深度信息获取算法
2.1 引言
2.2 RGB-D相机
2.2.1 RGB-D相机结构
2.2.2 RGB-D相机深度图像成像原理
2.3 相机模型
2.4 特征点深度信息获取算法
2.4.1 深度图像对齐获取深度信息
2.4.2 局部地图投影获取深度信息
2.4.3三角测量获取深度信息
2.5本章小节
第三章 大范围场景下RGB-D视觉里程计
3.1 引言
3.2 算法介绍
3.2.1 坐标系及其符号定义
3.2.2算法流程介绍
3.3 特征追踪
3.3.1 网格法FAST特征提取算法
3.3.2 金字塔LK光流法
3.3.3 特征管理
3.4 特征点深度信息获取
3.4.1 局部地图维护
3.4.2 特征点深度信息获取
3.5 帧到帧运动估计
3.5.1 旋转估计
3.5.2 平移估计
3.6 局部光束平差优化
3.6.1 光束平差法
3.6.2 局部光束平差法
3.7 本章小节
第四章 视觉/惯性融合的RGB-D视觉里程计
4.1 引言
4.2 算法介绍
4.3 坐标系定义
4.4 EKF算法推导
4.4.1 EKF预测过程
4.4.2 EKF更新过程
4.5 时间同步机制
4.6 本章小节
第五章 实验与分析
5.1 大范围场景下RGB-D视觉里程计实验
5.1.1 数据集实验
5.1.2实验结果分析
5.2 视觉/惯性融合的RGB-D视觉里程计实验
5.2.1 硬件平台
5.2.2 传感器标定
5.2.3 实际场景实验与分析
5.3 本章小节
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录