移动机器人地图创建与路径规划
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·移动机器人的研究现状 | 第10-11页 |
| ·移动机器人国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·移动机器人国内研究现状 | 第11页 |
| ·移动机器人地图创建的关键技术 | 第11-14页 |
| ·传感技术 | 第12页 |
| ·地图技术 | 第12-13页 |
| ·定位技术 | 第13-14页 |
| ·论文的研究工作及组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 移动机器人运动学分析与传感器模型 | 第15-28页 |
| ·机器人运动学分析 | 第15-22页 |
| ·运动学建模 | 第15-17页 |
| ·位置描述 | 第17页 |
| ·坐标变换 | 第17-20页 |
| ·机器人直线运动 | 第20页 |
| ·机器人绕轴转动 | 第20-22页 |
| ·传感器模型 | 第22-27页 |
| ·激光传感器 | 第22-24页 |
| ·红外传感器 | 第24页 |
| ·防碰撞传感器 | 第24-25页 |
| ·陀螺仪 | 第25-26页 |
| ·光电编码器 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 环境地图创建与扩展卡尔曼滤波定位 | 第28-40页 |
| ·环境地图表示方法 | 第28-29页 |
| ·栅格地图 | 第28页 |
| ·特征地图 | 第28-29页 |
| ·拓扑地图 | 第29页 |
| ·室内环境地图的创建 | 第29-34页 |
| ·局部地图创建 | 第30-32页 |
| ·全局地图创建 | 第32-33页 |
| ·真实环境中的实验 | 第33-34页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波移动机器人定位 | 第34-39页 |
| ·卡尔曼滤波器模型 | 第34-35页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器模型 | 第35-36页 |
| ·定位原理 | 第36-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于多传感器信息融合的路径规划 | 第40-53页 |
| ·机器人路径规划算法的分类 | 第40-41页 |
| ·基于多传感器信息融合的路径规划算法研究 | 第41-52页 |
| ·多传感器数据融合关键技术 | 第41-42页 |
| ·多传感器数据融合结构 | 第42-43页 |
| ·多传感器数据融合的动态避障 | 第43-48页 |
| ·路径规划算法实现 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第5章 路径规划算法在机器人系统中的应用 | 第53-62页 |
| ·机器人系统硬件结构 | 第53-55页 |
| ·机器人系统软件结构 | 第55-57页 |
| ·实验环境结果分析 | 第57-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文情况 | 第68-69页 |
| 附录B 攻读学位期间参与科研工作情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
