基于RGB-D图像的SLAM问题关键技术研究



基于RGB-D图像的SLAM问题关键技术研究

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基于RGB-D图像的SLAM问题关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-14页
第一章绪论	第14-21页
1.1 选题依据及研究意义	第14-16页
1.2 视觉SLAM框架描述	第16-17页
1.3 国内外研究现状	第17-19页
1.4 本文的工作内容及章节安排	第19-21页
1.4.1 工作内容	第19页
1.4.2 章节安排	第19-21页
第二章深度信息采集与Kinect相机标定	第21-40页
2.1 Kinect V2传感器介绍	第21-23页
2.2 Kinect数据采集与深度可视化	第23-25页
2.2.1 Kinect数据采集	第23页
2.2.2 Kinect深度信息可视化	第23-25页
2.3 Kinect相机标定与图像匹配	第25-38页
2.3.1 相机成像模型	第26-29页
2.3.2 透镜畸变模型	第29-30页
2.3.3 Kinect相机标定	第30-38页
2.4 深度信息的三维点云表示	第38-39页
2.5 本章小结	第39-40页
第三章 Kinect深度图像噪声特性及其降噪算法研究	第40-49页
3.1 Kinect深度图像噪声分析	第40-42页
3.1.1 系统性误差	第40-41页
3.1.2 非系统性误差	第41-42页
3.2 深度信息去噪算法研究	第42-46页
3.2.1 中值滤波算法	第42-44页
3.2.2 高斯滤波算法	第44页
3.2.3 双边滤波算法	第44-46页
3.3 去噪算法性能评价实验	第46-48页
3.3.1 评价指标选取	第46-48页
3.3.2 实验结果及分析	第48页
3.4 本章小结	第48-49页
第四章基于特征点法的RGB-D视觉里程计研究	第49-66页
4.1 特征点法的RGB-D SLAM视觉里程计概述	第49-50页
4.2 基于GPU加速的SIFT特征提取与匹配	第50-63页
4.2.1 特征点检测与描述	第50-51页
4.2.2 SIFT特征提取与匹配	第51-57页
4.2.3 GPU加速实现	第57-63页
4.3 相机姿态估计	第63-65页
4.4 本章小结	第65-66页
第五章 RGB-D SLAM后端优化研究	第66-79页
5.1 传统基于拓展卡尔曼滤波器的优化方法	第66-68页
5.2 基于姿态图的SLAM后端优化方法	第68-72页
5.2.1 姿态图优化原理	第68-70页
5.2.2 姿态图构建	第70-71页
5.2.3 回环检测	第71-72页
5.3 实验结果及分析	第72-78页
5.4 本章小结	第78-79页
第六章总结与展望	第79-81页
6.1 论文工作总结	第79页
6.2 展望	第79-81页
参考文献	第81-85页
致谢	第85-86页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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