| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·移动机器人导航和定位 | 第13-16页 |
| ·移动机器人导航 | 第13-14页 |
| ·移动机器人定位 | 第14-15页 |
| ·定位的不确定性分析 | 第15-16页 |
| ·移动机器人定位的国内外研究现状分析 | 第16-22页 |
| ·定位系统组成及传感器误差分析与校准方法 | 第16-18页 |
| ·移动机器人定位的国内外研究现状分析 | 第18-21页 |
| ·研究难点及解决途径 | 第21-22页 |
| ·论文的课题来源与研究意义 | 第22-23页 |
| ·课题来源 | 第22-23页 |
| ·研究意义与目的 | 第23页 |
| ·研究内容及章节安排等 | 第23-26页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·章节安排 | 第24-25页 |
| ·论文的组织框架 | 第25-26页 |
| 第二章 移动机器人定位传感器误差分析及其校准 | 第26-48页 |
| ·移动机器人实验平台 MORCS-1 | 第27-28页 |
| ·本体感受传感器 | 第28-40页 |
| ·里程计 | 第29-32页 |
| ·光纤陀螺仪 | 第32-39页 |
| ·倾角传感器 | 第39-40页 |
| ·环境感知传感器 | 第40-47页 |
| ·激光雷达 | 第41-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第三章 复杂地形下基于本体感受的移动机器人航迹推测 | 第48-70页 |
| ·移动机器人的航迹推测基础 | 第49-51页 |
| ·移动机器人航迹推测的输出变换 | 第51-53页 |
| ·航迹推测的输出变换 | 第51-53页 |
| ·航迹推测方程 | 第53页 |
| ·基于摇架机构的速度矢量角分析 | 第53-61页 |
| ·摇架约束下的速度矢量角分析 | 第54-58页 |
| ·矢量角计算的奇异状态 | 第58-60页 |
| ·基于运动学分析的航迹推测算法实现 | 第60-61页 |
| ·移动机器人的运动仿真与实验分析 | 第61-69页 |
| ·移动机器人阶跃地形下的运动学仿真 | 第61-64页 |
| ·平缓变化地形下的运动学仿真 | 第64-65页 |
| ·移动机器人航迹推测的实验 | 第65-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第四章 非静态环境中基于激光雷达感知与建图的定位 | 第70-97页 |
| ·基于激光雷达的环境感知与建图 | 第71-78页 |
| ·系统结构组成 | 第71-72页 |
| ·环境建图原理 | 第72-74页 |
| ·高度图的建立 | 第74-77页 |
| ·实验分析 | 第77-78页 |
| ·非静态环境中动静态障碍的检测与分析 | 第78-87页 |
| ·基于空间聚类的障碍分类 | 第79-80页 |
| ·聚类障碍属性参数及关联性分析 | 第80-83页 |
| ·基于聚类障碍时空关联的动静态属性检测 | 第83-84页 |
| ·实验分析 | 第84-87页 |
| ·基于改进建议分布的粒子滤波的动态障碍跟踪定位 | 第87-92页 |
| ·粒子滤波 PF及其建议分布选择 | 第87-88页 |
| ·基于改进建议分布的粒子滤波的动态障碍跟踪定位 | 第88-91页 |
| ·实验分析 | 第91-92页 |
| ·基于模糊似然估计的局部静态地图匹配定位 | 第92-96页 |
| ·基于最大似然估计 MLE的局部地图匹配 | 第92-93页 |
| ·模糊逻辑在地图匹配中的应用 | 第93-94页 |
| ·实验分析 | 第94-96页 |
| ·小结 | 第96-97页 |
| 第五章 未知数据关联下基于概率的增量式环境建模与自定位 | 第97-126页 |
| ·增量式环境建模与自定位的概率定义 | 第98-104页 |
| ·增量式环境建模与自定位的概率描述 | 第98-100页 |
| ·基于粒子滤波 PF的 SLAM | 第100-101页 |
| ·基于 Rao-Blackweilized粒子滤波的 FastSLAM算法 | 第101-103页 |
| ·针对 FastSLAM算法改进的趋势 | 第103-104页 |
| ·基于模糊聚类算法的特征提取 | 第104-110页 |
| ·模糊聚类算法 FCM及其变种 | 第104-105页 |
| ·标准聚类算法的改进(wFCA) | 第105-107页 |
| ·聚类有效性索引函数评估 | 第107-109页 |
| ·实验分析 | 第109-110页 |
| ·增量式数据关联及特征匹配 | 第110-115页 |
| ·增量式数据特征的关联性分析 | 第110-111页 |
| ·特征空间的模糊化 | 第111-112页 |
| ·基于模糊数据关联的特征匹配 | 第112-113页 |
| ·实验分析 | 第113-115页 |
| ·改进的 RBPF滤波算法实现增量式环境建模与自定位 | 第115-125页 |
| ·结合地图匹配的粒子滤波重采样策略 | 第115-116页 |
| ·基于有效样本大小 ESS的重采样自适应 | 第116-118页 |
| ·使用自适应过程噪音 UKF的环境特征更新 | 第118-120页 |
| ·实验分析 | 第120-125页 |
| ·小结 | 第125-126页 |
| 第六章 总结与展望 | 第126-128页 |
| ·本论文工作总结 | 第126-127页 |
| ·进一步的研究方向 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 攻读博士学位期间的科研工作与研究成果 | 第139-141页 |
