基于激光与视觉相结合的清洁机器人室内定位与导航
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外定位与轨迹跟踪研究 | 第10-11页 |
| 1.2.1 机器人定位研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机器人轨迹跟踪研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 系统模型可观性 | 第13-21页 |
| 2.1 系统模型 | 第13-16页 |
| 2.1.1 运动模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 观测模型 | 第14-16页 |
| 2.2 系统模型可观性 | 第16-20页 |
| 2.2.1 微分几何与非线性观测 | 第17-18页 |
| 2.2.2 系统可观性证明 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 自适应扩展卡尔曼滤波定位模型 | 第21-29页 |
| 3.1 系统总体设计 | 第21页 |
| 3.2 研究平台搭建 | 第21-22页 |
| 3.3 系统模型离散化 | 第22-23页 |
| 3.3.1 运动模型离散化 | 第22页 |
| 3.3.2 观测模型离散化 | 第22-23页 |
| 3.4 自适应扩展卡尔曼滤波定位算法 | 第23-26页 |
| 3.5 回充电站过程 | 第26-28页 |
| 3.5.1 输入饱和下的轨迹跟踪 | 第26-28页 |
| 3.5.2 控制器设计 | 第28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 获取图像观测值 | 第29-41页 |
| 4.1 图像标定 | 第29-33页 |
| 4.2 激光十字识别 | 第33-35页 |
| 4.3 图像观测值获取 | 第35-40页 |
| 4.3.1 黑白棋盘格测距 | 第35-36页 |
| 4.3.2 选取激光特征点 | 第36-38页 |
| 4.3.3 图像获取观测值 | 第38-40页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第41-54页 |
| 5.1 实验方法与实验环境介绍 | 第41-42页 |
| 5.2 清洁机器人定位实验 | 第42-48页 |
| 5.3 清洁机器人返回充电站实验 | 第48-53页 |
| 5.3.1 轨迹跟踪仿真实验 | 第48-51页 |
| 5.3.2 返回充电站实验 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 附件 | 第62页 |
