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摘要
ABSTRACT
插图索引
表格索引
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 本文研究的主要内容
1.5 本文研究的创新点
第二章 基于双目相机SLAM算法理论分析
2.1 特征点提取与匹配
2.2 位姿解算
2.3 滑动窗口局部稀疏地图
2.4 回环检测
2.5 总结
第三章 均匀特征点提取算法
3.1 均匀特征点提取算法设计思想
3.2 ORB特征点的提取算法
3.3 均匀特征点提取方法
3.3.1 基于特征点分割的均匀化算法
3.3.2 基于图像金字塔分割的均匀化算法
3.4 结果分析
第四章 双目相机特征点匹配算法
4.1 双目特征点匹配算法的设计思想
4.2 左右图特征点匹配算法
4.2.1 基于基线的左右图特征点匹配的设计思想
4.2.2 基于双目视觉三角化算法
4.2.3 基于固定范围的初次特征点搜索匹配算法
4.2.4 基于自适应步长的亚像素匹配算法
4.3 前后帧特征点匹配算法
4.3.1 前后帧特征点匹配算法设计思想
4.3.2 暴力搜索匹配算法
4.3.3 双向确认匹配算法
4.3.4 固定窗大小的匹配算法
4.3.5 匀速运动假设下固定窗的匹配算法
4.3.6 匀速运动假设下的自适应窗口的匹配算法
4.4 结果分析
第五章 多样约束的位姿解算算法
5.1 位姿解算算法设计思想
5.2 基于多约束的位姿解算
5.2.1 用于非线性优化的测量值计算
5.2.2 非线性优化算法流程
5.2.3 多约束的雅克比求导
5.3 基于远近点自适应权重的位姿解算
5.3.1 基于Huber核函数的自适应阈值算法
5.3.2 基于远近点的自适应权重算法
5.4 结果分析
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
作者简介
1.基本情况
2.教育背景
3.攻读硕士学位期间的研究成果