声明
第1 章绪 论
1.1 研究背景与意义
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文主要研究内容和结构安排
第2 章相关理论基础简述
2.1 传感器信息获取
2.2 摄像头成像模型
2.3 SLAM问题概述
1、SLAM问题的内涵
2、单目视觉SLAM中的关键点
2.4 图像特征提取与匹配
2.5 传统的图像特征提取算法介绍
2.5.1 SIFT算法
2.5.2 SURF算法
2.5.3 BRISK 算法
2.5.4 ORB算法
2.6 本章小结
第3 章 基于全卷积神经网络的特征提取算法
3.1 卷积神经网络
3.2 基于全卷积神经网络算法模型
3.2.1 模型设计思路
3.2.2 模型网络结构
3.3.1 实验方法和评价指标
3.3.2 实验结果和分析
3.4 本章小结
第4 章 基于图优化的单目视觉 SLAM 系统设计与实现
4.1 系统整体框架
4.2 前端和后端优化过程
4.3 并行跟踪、局部建图和回环检测模型
4.3.1 地图
4.3.2 跟踪
4.3.3 局部建图
4.3.4 回环检测
4.3.5 位置识别
4.4 单目视觉SLAM系统实现
4.4.1 系统实现方法和环境
4.4.2 系统实现结果与分析
4.5 本章小结
第5 章总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
西南交通大学;