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室内未知环境线段特征地图构建

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-11页
目录第11-14页
图目录第14-16页
表目录第16-17页
1 绪论第17-41页
   ·研究背景第17-18页
   ·地图构建问题描述第18-21页
     ·核心问题第18-19页
     ·主要挑战第19-21页
   ·地图构建研究发展综述第21-37页
     ·早期的地图构建和自定位问题研究第21-22页
     ·同时定位与地图构建研究的起源与发展第22页
     ·地图表示方法研究进展第22-24页
     ·同时定位与地图构建算法研究现状第24-31页
     ·动态环境地图构建研究进展第31-33页
     ·探测规划方法研究进展第33-37页
   ·本文的主要工作和贡献第37-40页
   ·本文的组织结构第40-41页
2 线段特征地图的表示与构建第41-55页
   ·引言第41-42页
   ·相关工作第42-43页
   ·线段特征地图的表示第43页
   ·线段特征地图的构建第43-48页
     ·问题描述第43-44页
     ·构建方法第44-48页
   ·实验结果第48-54页
   ·小结第54-55页
3 基于点线相合的增量式同时定位与地图构建第55-87页
   ·引言第55-57页
   ·算法框架第57-60页
   ·增量式算法的概率原理第60-62页
   ·不确定条件下的位姿估计方法第62-72页
     ·位姿预估第63-66页
     ·模板提取第66-67页
     ·位姿校正偏移量计算第67-71页
     ·位姿合成第71-72页
   ·地图合并第72页
   ·相关问题讨论第72-75页
     ·数据关联问题第72-73页
     ·计算复杂度分析第73页
     ·对动态环境的适应性第73-74页
     ·伪相合问题第74-75页
   ·实验结果第75-79页
   ·小结第79-87页
4 基于点线相合和粒子滤波的同时定位与地图构建第87-109页
   ·引言第87-89页
   ·算法思想和概率原理第89-91页
     ·算法思想第89-90页
     ·概率原理第90-91页
   ·粒子采样第91-96页
     ·运动模型下的位姿估计第92-94页
     ·基于观测信息的位姿估计第94-95页
     ·优化位姿估计第95-96页
   ·权重更新第96-99页
   ·重采样第99页
   ·复杂度分析第99-100页
   ·实验结果第100-108页
   ·小结第108-109页
5 线段特征引导的启发式探测规划第109-127页
   ·引言第109-110页
   ·算法思想第110-114页
     ·探测区域定义第110-111页
     ·算法流程第111-113页
     ·运算符号定义第113-114页
   ·候选视点的生成与属性第114-116页
     ·候选视点的生成第114页
     ·候选视点的属性第114-116页
   ·最佳探测位姿的选择第116-120页
     ·选择PEG第117页
     ·求解最佳探测角度第117-119页
     ·求解最佳探测位姿第119-120页
   ·探测区域的属性第120-121页
   ·实验结果第121-122页
   ·小结第122-127页
6 四轮全方位移动机器人的建模和控制第127-143页
   ·引言第127-128页
   ·全方位移动机器人建模第128-134页
     ·机器人的运动学模型第129-131页
     ·机器人的动力学模型第131-133页
     ·机器人的控制方程第133-134页
   ·全方位移动机器人控制方程简化第134-135页
   ·控制模型约束空间的确定第135-139页
   ·轨迹生成第139-141页
     ·时间最优Bang-Bang轨迹规划第139-140页
     ·Bang-Bang轨迹平动合成第140-141页
   ·实验结果第141-142页
   ·小结第142-143页
7 总结与展望第143-147页
   ·总结第143-145页
   ·展望第145-147页
参考文献第147-159页
攻读学位期间取得的部分成果第159-161页
攻读学位期间主持/参与的科研项目第161页

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