| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 系统总体结构 | 第15-20页 |
| 2.1 离线过程 | 第15-17页 |
| 2.1.1 道路网信息的提取 | 第15-16页 |
| 2.1.2 采集带有位置信息的参考图像 | 第16-17页 |
| 2.2 在线过程 | 第17-19页 |
| 2.2.1 云端服务器 | 第17-18页 |
| 2.2.2 移动机器人 | 第18页 |
| 2.2.3 在线过程运行方式 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 云端服务器信息处理算法 | 第20-26页 |
| 3.1 道路网信息的处理 | 第20-23页 |
| 3.1.1 坐标转换算法 | 第20-22页 |
| 3.1.2 机器人地形倾斜模型（RTI model）的计算 | 第22-23页 |
| 3.2 视觉补充 | 第23-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 移动机器人定位及延迟补偿算法 | 第26-34页 |
| 4.1 粒子滤波算法 | 第26-27页 |
| 4.2 基于粒子滤波的定位算法 | 第27-32页 |
| 4.2.1 运动模型 | 第27-28页 |
| 4.2.2 测量值模型 | 第28-29页 |
| 4.2.3 权重计算及重采样 | 第29-30页 |
| 4.2.4 感知复位 | 第30页 |
| 4.2.5 定位算法伪代码 | 第30-32页 |
| 4.3 网络延迟补偿算法 | 第32-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第34-52页 |
| 5.1 实验设计 | 第34-37页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第34-35页 |
| 5.1.2 实验方案及场景选择 | 第35-37页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第37-51页 |
| 5.2.1 实验一结果分析 | 第37-41页 |
| 5.2.2 实验二结果分析 | 第41-46页 |
| 5.2.3 实验三结果分析 | 第46-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |