| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 移动机器人室内走廊识别与地图创建研究及发展现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 室内走廊识别 | 第13-14页 |
| 1.2.2 环境的空间表示方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 拓扑图构建研究 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构及内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 机器人走廊识别 | 第19-32页 |
| 2.1 走廊类型特征编码 | 第19-20页 |
| 2.2 贝叶斯分类器 | 第20-21页 |
| 2.3 走廊识别算法 | 第21-31页 |
| 2.3.1 识别原理阐述 | 第22-25页 |
| 2.3.2 识别算法步骤 | 第25-26页 |
| 2.3.3 实验结果分析 | 第26-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 拓扑地图构建 | 第32-41页 |
| 3.1 拓扑节点的选择 | 第32-33页 |
| 3.2 拓扑节点表示 | 第33页 |
| 3.3 闭环检测 | 第33-36页 |
| 3.4 拓扑图生成 | 第36-37页 |
| 3.5 仿真结果分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 拓扑图合并 | 第41-62页 |
| 4.1 拓扑地图合并简介 | 第41-42页 |
| 4.2 拓扑地图合并算法 | 第42-49页 |
| 4.2.1 拓扑地图结构模型 | 第42-43页 |
| 4.2.2 拓扑节点的度和向量匹配算法 | 第43-45页 |
| 4.2.3 地图匹配算法 | 第45-46页 |
| 4.2.4 地图合并数学模型 | 第46-47页 |
| 4.2.5 搜寻最优变换参数 | 第47页 |
| 4.2.6 拓扑地图假设构建 | 第47-48页 |
| 4.2.7 顶点匹配 | 第48页 |
| 4.2.8 生长匹配 | 第48-49页 |
| 4.3 图像配准和遍历搜索算法 | 第49-52页 |
| 4.3.1 环境地图假设条件 | 第49-50页 |
| 4.3.2 图像配准与遍历搜索算法流程 | 第50-51页 |
| 4.3.3 地图合并优化函数判断标准 | 第51-52页 |
| 4.4 仿真结果分析 | 第52-60页 |
| 4.4.1 仿真实验(一) | 第52-56页 |
| 4.4.2 仿真实验(二) | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |