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移动服务机器人室内激光导航系统研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 选题研究背景及意义第10-11页
    1.2 移动服务机器人相关课题研究现状第11-16页
        1.2.1 移动服务机器人研究现状第11-14页
        1.2.2 导航技术的研究现状第14-16页
    1.3 论文主要研究内容及结构安排第16-19页
        1.3.1 论文主要研究内容第16-17页
        1.3.2 论文组织结构第17-19页
第2章 移动服务机器人室内激光导航总体方案设计第19-32页
    2.1 移动服务机器人导航传感器第19-21页
        2.1.1 内部传感器第19-20页
        2.1.2 外部传感器第20-21页
    2.2 移动服务机器人导航相关技术第21-23页
        2.2.1 移动服务机器人的定位与地图构建第21页
        2.2.2 移动服务机器人路径规划技术第21-23页
    2.3 ROS技术第23-27页
        2.3.1 计算图级层第24-26页
        2.3.2 文件系统级层第26-27页
    2.4 机器人激光自主导航系统设计第27-31页
        2.4.1 移动机器人运动模型第27-29页
        2.4.2 传感器观测模型第29-30页
        2.4.3 自主导航系统的总体方案设计第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 基于改进IRBHF算法的同时定位与地图构建第32-50页
    3.1 机器人SLAM问题基本原理第32-34页
        3.1.1 机器人SLAM问题一般描述第32页
        3.1.2 移动机器人SLAM关键技术第32-34页
    3.2 粒子滤波算法第34-38页
        3.2.1 贝叶斯重要性采样第35-36页
        3.2.2 序贯重要性采样第36-37页
        3.2.3 重采样技术第37-38页
    3.3 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法第38-39页
    3.4 基于IRBHF的SLAM算法第39-49页
        3.4.1 H∞滤波器的基本原理第39-41页
        3.4.2 重要性采样第41-44页
        3.4.3 改进算法流程第44-45页
        3.4.4 仿真结果及分析第45-47页
        3.4.5 实验结果及分析第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第4章 基于改进人工鱼群算法的路径规划第50-71页
    4.1 人工鱼群算法第50-55页
        4.1.1 人工鱼群算法相关概念第50-52页
        4.1.2 人工鱼群算法行为描述及基本流程第52-54页
        4.1.3 人工鱼群算法相关参数及性能分析第54-55页
    4.2 改进人工鱼群算法第55-60页
        4.2.1 基于反向学习的人工鱼群第55-57页
        4.2.2 自适应参数第57-58页
        4.2.3 基于惯性权重的自适应行为第58-60页
    4.3 改进人工鱼群算法的实验结果及分析第60-70页
        4.3.1 IAFSA收敛特性分析第60-64页
        4.3.2 基于栅格地图的路径规划第64-70页
    4.4 本章小结第70-71页
第5章 移动服务机器人激光自主导航系统实现第71-86页
    5.1 自主导航系统软硬件平台第71-73页
        5.1.1 系统软件平台第71-72页
        5.1.2 系统硬件平台第72-73页
    5.2 基于ROS的移动服务机器人激光导航系统设计第73-79页
        5.2.1 自主导航系统设计第73-76页
        5.2.2 移动机器人坐标转换设计第76-77页
        5.2.3 传感器数据的处理第77-79页
    5.3 移动服务机器人自主导航实验结果及分析第79-85页
        5.3.1 人工搭建的实验环境第79-82页
        5.3.2 建筑物室内实验环境第82-85页
    5.4 本章小结第85-86页
第6章 总结与展望第86-87页
    6.1 工作总结第86页
    6.2 工作展望第86-87页
参考文献第87-92页
致谢第92-93页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第93页

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