| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 SLAM及其相关理论的研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外研究成果分析 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 系统模型分析与环境地图构建 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 移动机器人系统建模 | 第15-21页 |
| 2.2.1 坐标系转换 | 第15-16页 |
| 2.2.2 里程计运动模型 | 第16-19页 |
| 2.2.3 激光雷达观测模型 | 第19-21页 |
| 2.3 环境地图的构建 | 第21-26页 |
| 2.3.1 地图的表达模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 栅格地图构建算法 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 移动机器人实时定位与地图构建算法研究 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于EKF(ExtendedKalmanFilter)的SLAM算法原理 | 第27-33页 |
| 3.2.1 EKF原理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 EKF_SLAM算法研究 | 第29页 |
| 3.2.3 EKF_SLAM仿真实验及分析 | 第29-33页 |
| 3.3 基于RBPF(Rao-BlackwellizedParticleFilter)的SLAM算法 | 第33-39页 |
| 3.3.1 PF原理 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于PF的SLAM算法研究 | 第35-37页 |
| 3.3.3 Gmapping实验及分析 | 第37-39页 |
| 3.4 基于扫描匹配的Hector_SLAM算法研究 | 第39-42页 |
| 3.4.1 Hector_SLAM算法原理 | 第39-41页 |
| 3.4.2 Hector_SLAM实验及分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 移动机器人路径规划算法研究 | 第43-52页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 全局路径规划算法研究 | 第43-47页 |
| 4.3 局部路径规划算法研究 | 第47-49页 |
| 4.4 代价地图 | 第49页 |
| 4.5 路径规划仿真 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 移动机器人真实环境中实验 | 第52-63页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 机器人软硬件系统介绍 | 第52-55页 |
| 5.2.1 软件平台 | 第52-53页 |
| 5.2.2 硬件平台 | 第53-55页 |
| 5.3 SLAM与路径规划系统总体框架 | 第55-56页 |
| 5.4 SLAM算法实验 | 第56-59页 |
| 5.5 路径规划实验 | 第59-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
