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面向服务机器人的室内动态环境地图构建的研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第17-29页
    1.1 研究背景第17-19页
    1.2 关键技术和研究现状第19-26页
        1.2.1 问题描述第19-22页
        1.2.2 同时定位与地图构建技术研究现状第22-26页
        1.2.3 面临的技术和挑战第26页
    1.3 本文的贡献第26-27页
    1.4 本文的组织结构第27-29页
第二章 基于图优化的SLAM算法第29-37页
    2.1 形式化描述第29-30页
    2.2 位姿特征图模型第30-33页
    2.3 因子图模型第33页
    2.4 环闭合检测第33-35页
    2.5 图优化第35-36页
    2.6 动态环境下的难点第36页
    2.7 小结第36-37页
第三章 基于里程计的邻接约束关系第37-45页
    3.1 引言第37页
    3.2 移动机器人数学模型第37-40页
        3.2.1 坐标系模型第37-38页
        3.2.2 里程计模型第38-40页
    3.3 构建基于里程计的邻接约束关系第40-44页
        3.3.1 位姿采样第40-43页
        3.3.2 构建位姿图第43-44页
    3.4 小结第44-45页
第四章 基于激光信息的邻接约束关系第45-85页
    4.1 引言第45-46页
    4.2 激光传感器介绍第46-51页
        4.2.1 二维激光测距传感器第47-48页
        4.2.2 三维激光测距传感器第48-50页
        4.2.3 二维激光传感器的测量模型第50-51页
    4.3 激光数据分割第51-57页
        4.3.1 相关工作第51-53页
        4.3.2 自适应的断点检测第53-57页
    4.4 几何特征提取第57-65页
        4.4.1 几何模型参数表示方法第58页
        4.4.2 激光数据坐标转换第58-59页
        4.4.3 直线特征提取第59-64页
        4.4.4 圆弧特征提取第64-65页
    4.5 激光数据匹配第65-72页
        4.5.1 相关工作第66页
        4.5.2 ICP算法第66-69页
        4.5.3 Fisher信息矩阵第69-71页
        4.5.4 计算协方差矩阵第71-72页
    4.6 基于激光信息的邻接约束关系第72-76页
        4.6.1 里程计和激光特性分析第73-74页
        4.6.2 融合里程计和激光构建位姿图第74-76页
    4.7 实验及结果分析第76-83页
        4.7.1 实验条件介绍第76页
        4.7.2 激光数据分割和特征提取实验第76-80页
        4.7.3 位姿图构建实验第80-81页
        4.7.4 实验小结第81-83页
    4.8 小结第83-85页
第五章 环约束与地图更新第85-101页
    5.1 构建环约束第85-88页
        5.1.1 环约束检测的难点第86-87页
        5.1.2 环约束假设第87页
        5.1.3 场景表示第87页
        5.1.4 约束验证第87-88页
        5.1.5 本文采用的方法第88页
    5.2 信息位姿图第88-94页
        5.2.1 地图模型介绍第88-89页
        5.2.2 信息位姿图定义第89-91页
        5.2.3 运动检测第91-92页
        5.2.4 生成地图第92-94页
    5.3 实验结果与分析第94-98页
        5.3.1 实验数据集介绍第94页
        5.3.2 地图构建算法对比实验第94-96页
        5.3.3 定位对比实验第96-97页
        5.3.4 导航对比实验第97-98页
        5.3.5 实验小结第98页
    5.4 小结第98-101页
第六章 总结与展望第101-103页
    6.1 本文工作总结第101-102页
    6.2 未来工作展望第102-103页
参考文献第103-111页
致谢第111-113页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第113-115页
在读期间参与的学术活动第115页

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