| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·本课题研究背景及意义 | 第8页 |
| ·移动机器人定位方法 | 第8-11页 |
| ·主动定位问题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·本课题的主要工作与内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 粒子滤波定位算法及主动定位算法概述 | 第14-27页 |
| ·移动机器人定位相关模型 | 第14-18页 |
| ·坐标系模型 | 第14-15页 |
| ·环境地图模型 | 第15页 |
| ·里程计模型 | 第15-16页 |
| ·运动模型 | 第16页 |
| ·传感器观测模型 | 第16-18页 |
| ·基本粒子滤波定位算法 | 第18-21页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第18-19页 |
| ·马尔可夫定位 | 第19页 |
| ·粒子滤波定位 | 第19-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-21页 |
| ·主动定位算法 | 第21-25页 |
| ·基本主动定位算法 | 第21-23页 |
| ·改进的主动定位算法 | 第23-25页 |
| ·主动定位算法的主要特点以及不足 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于启发式搜索的多假设主动消除算法 | 第27-40页 |
| ·盲目搜索与启发式搜索 | 第27-29页 |
| ·该算法的主要思想 | 第29页 |
| ·算法的主要内容及流程图 | 第29-35页 |
| ·构造树形结构 | 第30-32页 |
| ·确定结点优先级 | 第32-34页 |
| ·组织优先队列 | 第34页 |
| ·算法流程图 | 第34-35页 |
| ·仿真实验及分析 | 第35-39页 |
| ·仿真实验环境 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于启发式搜索的定位精度主动提升算法 | 第40-48页 |
| ·算法的提出背景 | 第40页 |
| ·算法基本思想 | 第40-41页 |
| ·算法主要内容和算法步骤 | 第41-43页 |
| ·构造树形结构 | 第41页 |
| ·确定结点优先级 | 第41-42页 |
| ·组织优先队列 | 第42-43页 |
| ·算法步骤 | 第43页 |
| ·该算法与基于启发式搜索的多假设主动消除算法的区别与联系 | 第43-44页 |
| ·仿真实验及分析 | 第44-47页 |
| ·仿真实验环境 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48页 |
| ·今后的工作与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |