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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

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