| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 巡检机器人国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 SLAM算法国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 基于EKF SLAM算法的改进 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 EKF SLAM算法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 EKF SLAM算法概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 状态预测 | 第20-21页 |
| 2.2.3 特征物提取及观测模型 | 第21-22页 |
| 2.2.4 数据关联及状态更新 | 第22-23页 |
| 2.3 EKF SLAM算法改进 | 第23-26页 |
| 2.3.1 运动模型的改进 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据关联优化 | 第24-26页 |
| 2.3.3 计算效率的改进 | 第26页 |
| 2.4 仿真实验分析 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于RBPF SLAM算法的改进 | 第30-40页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 RBPF SLAM算法 | 第31-32页 |
| 3.3 RBPF SLAM算法的改进 | 第32-35页 |
| 3.3.1 运动模型的姿态角矫正 | 第32-34页 |
| 3.3.2 NDT扫描匹配改进 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 改进SLAM算法在智能巡检机器人平台的应用研究 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 智能巡检机器人平台 | 第40-49页 |
| 4.2.1 机器人系统架构 | 第40-41页 |
| 4.2.2 机器人硬件设计 | 第41-45页 |
| 4.2.3 机器人软件设计 | 第45-49页 |
| 4.3 改进SLAM算法的实现 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 改进的EKF SLAM实验 | 第50-51页 |
| 4.4.2 改进的RBPF SLAM实验 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |