| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究目标 | 第13页 |
| 1.4 研究内容及论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 激光雷达简介与数据处理 | 第15-20页 |
| 2.1 激光测量技术与离散数据介绍 | 第15-18页 |
| 2.1.1 激光雷达测量技术 | 第15页 |
| 2.1.2 激光雷达分类及扫描方式 | 第15-16页 |
| 2.1.3 激光雷达数据格式 | 第16-18页 |
| 2.2 二维激光数据预处理 | 第18-19页 |
| 2.2.4 数据分割 | 第18页 |
| 2.2.5 数据精简 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于场景地图匹配方法的移动机器人自定位 | 第20-36页 |
| 3.1 移动机器人的位置运动学 | 第20-22页 |
| 3.1.1 空间点表示 | 第20-21页 |
| 3.1.2 齐次坐标变换 | 第21-22页 |
| 3.2 移动机器人运动学 | 第22-23页 |
| 3.3 移动机器人及场景笛卡尔表示方法 | 第23-25页 |
| 3.3.1 场景及机器人的坐标系表示 | 第23页 |
| 3.3.2 机器人的运动坐标映射模型及激光定位原理 | 第23-25页 |
| 3.4 扩展卡尔曼滤波算法简介 | 第25-26页 |
| 3.5 基于卡尔曼滤波算法改进的定位方法 | 第26-29页 |
| 3.6 地图特征匹配方法与定位的实现 | 第29-35页 |
| 3.6.1 基于曲率变换的特征边界角点匹配与定位 | 第30-31页 |
| 3.6.2 仿真分析 | 第31-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 移动机器人路径规划中的障碍检测与避障 | 第36-48页 |
| 4.1 路径规划中障碍物检测与避障问题 | 第36-45页 |
| 4.1.1 路径规划的意义 | 第36-37页 |
| 4.1.2 障碍物体建模与障碍物检测方法 | 第37-45页 |
| 4.2 仿真实验 | 第45-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |