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基于卷积神经网络特征点的视觉SLAM方法研究
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基于卷积神经网络特征点的视觉SLAM方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-16页
　　　　1.1 课题研究的背景和意义第8-10页
　　　　　　　　1.1.1 课题介绍与研究背景第8-10页
　　　　　　　　1.1.2 课题研究意义第10页
　　　　1.2 国内外研究现状第10-13页
　　　　　　　　1.2.1 特征检测器第10-12页
　　　　　　　　1.2.2 开源视觉SLAM方案第12-13页
　　　　1.3 本文的主要研究内容及创新点第13-14页
　　　　　　　　1.3.1 主要研究内容第13页
　　　　　　　　1.3.2 创新点第13-14页
　　　　1.4 论文结构安排第14-15页
　　　　1.5 本章小结第15-16页
第2章 视觉SLAM及深度学习相关研究第16-32页
　　　　2.1 SLAM问题的数学表述第16-17页
　　　　2.2 视觉SLAM类型简述第17页
　　　　2.3 位姿估计第17-24页
　　　　　　　　2.3.1 特征点的提取与匹配第17-19页
　　　　　　　　2.3.2 对极几何第19-22页
　　　　　　　　2.3.3 三角化第22-23页
　　　　　　　　2.3.4 PnP求解运动第23-24页
　　　　2.4 捆集约束第24-25页
　　　　2.5 闭环检测第25-26页
　　　　　　　　2.5.1 闭环检测的作用第25页
　　　　　　　　2.5.2 词袋模型第25-26页
　　　　2.6 深度学习方法在视觉SLAM中的应用第26-31页
　　　　　　　　2.6.1 卷积神经网络概述第26-28页
　　　　　　　　2.6.2 网络模型选择第28-30页
　　　　　　　　2.6.3 训练中的损失函数第30-31页
　　　　2.7 本章小结第31-32页
第3章 基于传统特征融合与轻量化CNN的特征检测器第32-45页
　　　　3.1 总体框架第32-33页
　　　　3.2 传统特征融合第33-35页
　　　　　　　　3.2.1 特征提取第33-34页
　　　　　　　　3.2.2 筛选与融合第34-35页
　　　　3.3 鲁棒性调整第35-36页
　　　　　　　　3.3.1 模糊与噪声第35页
　　　　　　　　3.3.2 光度变换第35-36页
　　　　3.4 网络架构第36-38页
　　　　　　　　3.4.1 轻量化改进的编码器第37-38页
　　　　　　　　3.4.2 关键点解码器第38页
　　　　　　　　3.4.3 描述子解码器第38页
　　　　3.5 损失函数第38-39页
　　　　3.6 实验细节第39-44页
　　　　　　　　3.6.1 实验环境第39-40页
　　　　　　　　3.6.2 训练过程与测试第40-41页
　　　　　　　　3.6.3 MVP特征检测器评价指标第41页
　　　　　　　　3.6.4 结果对比与分析第41-43页
　　　　　　　　3.6.5 特征点检测与匹配可视化第43-44页
　　　　3.7 本章小结第44-45页
第4章 基于MVP特征检测器的单目SLAM算法优化第45-62页
　　　　4.1 总体框架第45-46页
　　　　4.2 基于MVP特征检测器的视觉里程计第46-51页
　　　　　　　　4.2.1 关键点的四叉树均匀化策略第46-48页
　　　　　　　　4.2.2 描述子二进制化第48-49页
　　　　　　　　4.2.3 双向最邻近匹配第49-50页
　　　　　　　　4.2.4 视觉里程计实现第50-51页
　　　　4.3 基于MVP特征检测器的闭环检测第51-53页
　　　　　　　　4.3.1 字典训练第51页
　　　　　　　　4.3.2 K叉树表征字典第51-52页
　　　　　　　　4.3.3 图像相似度计算第52-53页
　　　　4.4 实验细节第53-60页
　　　　　　　　4.4.1 实验环境第53页
　　　　　　　　4.4.2 实验设计第53-54页
　　　　　　　　4.4.3 VO及 SLAM的评价指标第54-55页
　　　　　　　　4.4.4 结果对比与分析第55-60页
　　　　4.5 本章小结第60-62页
第5章 论文总结与展望第62-64页
　　　　5.1 论文总结第62页
　　　　5.2 论文展望第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
附录 攻读硕士学位期间研究成果第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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