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大尺度环境移动机器人同时定位与地图构建算法的实现

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第11-22页
    1.1 移动机器人研究的现状与进展第12-15页
    1.2 SLAM 综述第15-17页
    1.3 大尺度环境下SLAM 现存的主要问题和研究方法比较第17-19页
    1.4 课题研究的目的和意义第19-20页
    1.5 本文所做的工作及内容安排第20-22页
2 SLAM 算法原理第22-36页
    2.1 引言第22页
    2.2 环境地图表示方法第22-23页
    2.3 SLAM 的整体系统模型第23-25页
        2.3.1 运动模型第23-24页
        2.3.2 特征动态模型第24页
        2.3.3 观测模型第24-25页
        2.3.4 系统状态向量及协方差矩阵第25页
    2.4 线性模型下的SLAM 算法原理第25-27页
    2.5 数据关联第27-28页
    2.6 SLAM 算法的性质第28-29页
    2.7 SLAM 算法的评价标准第29页
    2.8 基于EKF 的SLAM 算法实现第29-35页
        2.8.1 系统建模第30-31页
        2.8.2 EKFSLAM 执行过程第31-32页
        2.8.3 预测阶段第32-33页
        2.8.4 数据关联第33页
        2.8.5 状态更新与扩充第33-35页
    2.9 本章小结第35-36页
3 基于粒子滤波器的 FastSLAM 算法研究第36-48页
    3.1 引言第36页
    3.2 粒子滤波的基本原理第36-39页
    3.3 FastSLAM 算法的研究第39-46页
        3.3.1 FastSLAM 算法概述第39-41页
        3.3.2 FastSLAM 算法的实现过程第41-45页
        3.3.3 FastSLAM 算法中的数据关联第45页
        3.3.4 FastSLAM 算法实现的伪代码[65]第45-46页
        3.3.5 FastSLAM 算法实现的流程图第46页
    3.4 FastSLAM 算法估计的不一致性问题第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 基于稀疏扩展信息滤波SLAM (SEIFSLAM ) 的研究第48-55页
    4.1 引言第48页
    4.2 信息滤波的背景知识第48-50页
    4.3 SEIFSLAM 算法的实现第50-54页
        4.3.1 SEIFSLAM 算法原理框架第50-51页
        4.3.2 SEIFSLAM 算法的预测阶段的实现第51页
        4.3.3 SEIFSLAM 算法的状态更新与扩充的实现第51-53页
        4.3.4 SEIFSLAM 的稀疏规则第53-54页
    4.4 SEIFSLAM 算法估计的不一致性问题第54页
    4.5 本章小结第54-55页
5 基于 SEIFSLAM 和 FastSLAM 的组合 SLAM 算法的实现第55-77页
    5.1 引言第55页
    5.2 组合SLAM 算法的框架第55-56页
    5.3 基于FastSLAM 的局部子地图构建的实现第56-59页
        5.3.1 FastSLAM 局部子地图构建算法描述与相关定义第57-58页
        5.3.2 将FastSLAM 结果转化为单高斯形式第58-59页
    5.4 基于SEIFSLAM 的局部地图联合算法第59-66页
        5.4.1 基于SEIFSLAM 的子地图联合算法描述与相关定义第59-62页
        5.4.2 基于SEIFSLAM 的子地图联合算法具体实现第62-64页
        5.4.3 基于二叉树的带决策的联合策略第64-66页
    5.5 实验及结果分析第66-76页
        5.5.1 仿真实验环境的初始化第66-67页
        5.5.2 仿真实验结果分析第67-76页
        5.5.3 实际环境的实验及结果分析第76页
    5.6 本章小结第76-77页
6 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77页
    6.2 展望第77-79页
参考文献第79-84页
致谢第84-85页
个人简历第85-86页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第86页

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