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室内服务机器人的导航研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·引言第10-11页
   ·服务机器人的研究现状第11-13页
     ·国外研究现况第11-12页
     ·国内研究现况第12-13页
   ·本论文的主要工作第13页
   ·本论文的主要结构安排第13-15页
第2章 自主定位第15-37页
   ·自主定位的概念第15页
   ·卡尔曼滤波器第15-18页
     ·计算原型第15-16页
     ·算法描述第16-18页
   ·扩展的卡尔曼滤波器第18-20页
   ·系统模型第20-25页
   ·基于EKF 的跟踪定位第25-29页
   ·基于MCL 的全局定位第29-36页
     ·全局定位的概念第29-30页
     ·蒙特卡洛定位第30-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 局部避障第37-60页
   ·局部避障的概念第37-38页
   ·确定度栅格和势场法第38-39页
   ·虚拟力场法第39-40页
   ·VFH 算法第40-46页
     ·直方图的创建第41-43页
     ·转角选择第43-45页
     ·阈值设定第45页
     ·速度控制第45页
     ·算法局限性第45-46页
   ·VFH+算法第46-52页
     ·主直方图第46-48页
     ·二元直方图第48页
     ·掩模直方图第48-50页
     ·转角选择第50-52页
     ·算法优缺点第52页
   ·VFH*算法第52-58页
     ·搜索参数第53-54页
     ·位姿预测第54-55页
     ·代价函数第55-57页
     ·启发式函数第57-58页
     ·分支因子第58页
   ·本章小结第58-60页
第4章 全局路径规划第60-72页
   ·全局路径规划的概念第60-61页
   ·基于几何构造的方法第61-63页
     ·自由空间法第61页
     ·可视图法第61-62页
     ·Voronoi 法第62-63页
   ·栅格法第63-69页
     ·栅格地图第63-64页
     ·Wavefront 算法第64-69页
   ·基于蚁群算法的路径规划第69-71页
     ·蚁群算法描述第69-70页
     ·蚁群算法在路径规划中的应用第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第5章 实验与仿真第72-83页
   ·Player 平台介绍第72-73页
   ·Stage 仿真平台第73页
   ·Stage 建模第73-75页
   ·MCL 定位实验第75-77页
   ·VFH+ 避障实验第77-80页
   ·Wavefront 导航实验第80-82页
   ·本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
参考文献第85-88页
致谢第88-89页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第89页

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