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基于RGB-D相机的视觉SLAM技术研究

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基于RGB-D相机的视觉SLAM技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景和选题意义第14-16页
    1.2 视觉SLAM的概述第16-19页
        1.2.1 视觉SLAM的经典框架第16-17页
        1.2.2 视觉SLAM采用的传感器第17-19页
    1.3 视觉SLAM技术的国内外研究现状第19-22页
    1.4 本文的研究内容和章节安排第22-24页
第二章 深度相机信息处理及其SLAM第24-42页
    2.1 深度相机的工作原理第24-29页
        2.1.1 相机成像原理第24-27页
        2.1.2 深度信息的获取原理第27-29页
    2.2 相机标定及图像配准原理第29-33页
        2.2.1 相机的非线性模型第29-30页
        2.2.2 相机参数的标定第30-32页
        2.2.3 深度图与彩色图配准第32-33页
    2.3 Intel D435 相机数据的预处理第33-39页
        2.3.1 D435 相机的标定实验第35-37页
        2.3.2 深度图与彩色图配准实验第37页
        2.3.3 深度图精度分析实验第37-39页
    2.4 基于D435 相机的三种SLAM对比实验第39-41页
        2.4.1 三种视觉SLAM第39-40页
        2.4.2 实验对比结果第40-41页
    2.5 本章小结第41-42页
第三章 基于改进特征点匹配的视觉里程计第42-55页
    3.1 基于特征点法的RGB-D SLAM视觉里程计概述第42-43页
    3.2 基于双向匹配的ORB特征点算法第43-47页
        3.2.1 ORB特征点第43-45页
        3.2.2 双向匹配第45-46页
        3.2.3 剔除误匹配第46-47页
    3.3 相机的初始位姿求解第47-52页
    3.4 视觉里程计实验第52-54页
    3.5 本章小结第51-55页
第四章 SLAM后端优化与建图第55-69页
    4.1 基于EKF的 SLAM后端优化第55-56页
    4.2 基于图优化的SLAM后端优化第56-63页
        4.2.1 基于BA图优化的单帧优化第56-59页
        4.2.2 基于关键帧的位姿图全局优化第59-62页
        4.2.3 基于关键帧的回环检测第62-63页
    4.3 三维彩色点云建图的方法与点云处理第63-65页
    4.4 后端优化与建图实验第65-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 RGB-D SLAM系统工程测试与应用第69-79页
    5.1 实验环境及算法步骤第69-70页
    5.2 TUM数据集测试实验第70-71页
    5.3 RGB-D SLAM系统测试第71-75页
        5.3.1 室内实际环境测试第71-73页
        5.3.2 基于移动机器人的回环检测第73-75页
    5.4 基于D435 深度相机在黑暗环境下的SLAM实现第75-78页
        5.4.1 基于块匹配算法的深度图匹配第75-76页
        5.4.2 基于块匹配算法的视觉里程计测试实验第76-78页
    5.5 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
    6.1 工作总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
参考文献第81-86页
致谢第86-87页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第87页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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