基于ROS的移动机器人未知区域探索与环境建模
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究背景、目的与意义 | 第11-13页 |
1.1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
1.1.2 课题研究目的与意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
1.3 论文的组织结构 | 第17-19页 |
第2章 移动机器人建图与定位算法研究 | 第19-37页 |
2.1 建图与定位算法概述 | 第19-21页 |
2.1.1 环境模型的选取 | 第19-20页 |
2.1.2 常见的环境建模与定位方法 | 第20-21页 |
2.2 基于激光雷达的Monte Carlo定位 | 第21-24页 |
2.2.1 算法实现过程 | 第21-22页 |
2.2.2 仿真实验与数据分析 | 第22-24页 |
2.3 基于扩展卡尔曼滤波的建图算法 | 第24-30页 |
2.3.1 特征点位置获取与地图创建 | 第24-27页 |
2.3.2 同步定位与建图 | 第27-28页 |
2.3.3 仿真实验与数据分析 | 第28-30页 |
2.4 基于Hector SLAM的自主建图算法 | 第30-35页 |
2.4.1 Hector系统框架 | 第30-32页 |
2.4.2 地图获取与扫描匹配 | 第32-34页 |
2.4.3 基于Hector SLAM的仿真实验 | 第34-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-37页 |
第3章 移动机器人路径规划与避障算法研究 | 第37-51页 |
3.1 路径规划研究概述 | 第37-38页 |
3.2 全局路径规划 | 第38-46页 |
3.2.1 Dijkstra算法 | 第38-40页 |
3.2.2 A~*路径规划算法 | 第40-42页 |
3.2.3 基于A~*算法的改进遗传算法 | 第42-43页 |
3.2.4 实验结果与分析 | 第43-46页 |
3.3 局部避障路径规划 | 第46-50页 |
3.3.1 机器人局部避障算法 | 第46页 |
3.3.2 动态窗口避障算法 | 第46-48页 |
3.3.3 实验结果与分析 | 第48-50页 |
3.4 本章小结 | 第50-51页 |
第4章 基于移动机器人实时探索的传感器网络部署 | 第51-59页 |
4.1 无线传感器网络概述 | 第51-53页 |
4.1.1 WSN节点部署关键问题 | 第51页 |
4.1.2 WSN节点部署算法 | 第51-53页 |
4.2 基于Voronoi图的节点部署算法 | 第53-57页 |
4.2.1 Voronoi图 | 第53-55页 |
4.2.2 算法实现过程 | 第55-57页 |
4.3 仿真实验与数据分析 | 第57-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-59页 |
第5章 机器人总体设计与实验 | 第59-81页 |
5.1 基于ROS的移动机器人平台 | 第59-64页 |
5.1.1 ROS操作系统 | 第59-60页 |
5.1.2 ROS系统总体框架 | 第60-61页 |
5.1.3 移动机器人平台 | 第61-64页 |
5.2 ROS移动机器人导航系统 | 第64-68页 |
5.2.1 系统坐标变换 | 第64-65页 |
5.2.2 Navigation栈构架 | 第65-67页 |
5.2.3 Costmap代价地图 | 第67-68页 |
5.3 移动机器人部署节点系统总体设计 | 第68-73页 |
5.3.1 无线传感器网络节点 | 第68-70页 |
5.3.2 Arduino开源硬件平台 | 第70-71页 |
5.3.3 节点投掷装置的设计 | 第71-73页 |
5.4 实验与结果 | 第73-79页 |
5.4.1 移动机器人自主建图实验 | 第73-75页 |
5.4.2 移动机器人定点导航实验 | 第75-77页 |
5.4.3 节点部署与温度感知实验 | 第77-79页 |
5.5 本章小结 | 第79-81页 |
第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
6.1 总结 | 第81页 |
6.2 展望 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-87页 |
致谢 | 第87-89页 |
攻读硕士学位期间科研任务及主要成果 | 第89-91页 |
作者简介 | 第91页 |