自主式水下机器人同时定位与地图构建中的数据关联算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·AUV导航技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据关联的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·SLAM中的数据关联问题研究现状 | 第15-20页 |
| ·SLAM方法 | 第15-17页 |
| ·SLAM中的数据关联 | 第17-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 2 数据关联的基本原理及实现过程 | 第21-32页 |
| ·数据关联的原理 | 第21-22页 |
| ·数据关联的过程 | 第22-27页 |
| ·门限过滤 | 第23-25页 |
| ·关联矩阵 | 第25-26页 |
| ·赋值策略 | 第26-27页 |
| ·数据关联的相关问题 | 第27-31页 |
| ·特征提取 | 第27-28页 |
| ·关联模糊 | 第28-30页 |
| ·闭环问题 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 AUV SLAM框架与数据关联 | 第32-47页 |
| ·EKF SLAM算法原理及流程 | 第32-36页 |
| ·EKF SLAM算法原理 | 第33-34页 |
| ·EKF SLAM算法流程 | 第34-36页 |
| ·AUV SLAM算法的实现步骤 | 第36-39页 |
| ·系统初始化 | 第36页 |
| ·系统状态预测 | 第36-37页 |
| ·特征观测与数据关联 | 第37-38页 |
| ·地图更新与扩充 | 第38-39页 |
| ·EKF SLAM算法中存在的问题 | 第39-40页 |
| ·计算复杂度问题 | 第39-40页 |
| ·一致性问题 | 第40页 |
| ·SLAM中的数据关联算法 | 第40-46页 |
| ·单一兼容最近邻(ICNN) | 第41-43页 |
| ·联合兼容分枝界限法(JCBB) | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 数据关联算法的仿真研究 | 第47-59页 |
| ·基于AUV的SLAM平台构建 | 第47-49页 |
| ·ICNN同JCBB性能比较及仿真验证 | 第49-53页 |
| ·大尺度高特征密度环境仿真实验 | 第49-51页 |
| ·小尺度高特征密度环境仿真实验 | 第51-53页 |
| ·JCBB算法的改进 | 第53-58页 |
| ·JCBB算法的改进原理 | 第53-54页 |
| ·改进的JCBB算法执行过程 | 第54页 |
| ·JCBB同改进的JCBB算法仿真比较 | 第54-58页 |
| ·高特征密度环境仿真实验一 | 第54-56页 |
| ·高特征密度环境仿真实验二 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
