| 摘要 | 第11-13页 |
| Abstract | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-33页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第16-23页 |
| 1.2.1 位置识别技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 偏振光定向技术研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.3 仿生导航技术研究现状 | 第21-23页 |
| 1.3 本文拟解决的主要问题及思路 | 第23-29页 |
| 1.3.1 本文研究问题的描述 | 第23-27页 |
| 1.3.2 本文拟解决的主要理论难题 | 第27-29页 |
| 1.4 论文的研究内容、组织结构和主要贡献 | 第29-33页 |
| 1.4.1 研究内容与组织结构 | 第29-31页 |
| 1.4.2 论文的主要贡献 | 第31-33页 |
| 第二章 基于网格细胞模型的拓扑图构建方法 | 第33-57页 |
| 2.1 拓扑空间的基本理论 | 第33-39页 |
| 2.1.1 拓扑空间的定义 | 第34-37页 |
| 2.1.2 拓扑图的构建方法 | 第37-39页 |
| 2.2 网格细胞的特性分析 | 第39-46页 |
| 2.2.1 网格细胞的特性 | 第40-42页 |
| 2.2.2 网格细胞的模型 | 第42-46页 |
| 2.3 基于网格细胞模型的拓扑图构建方法 | 第46-50页 |
| 2.4 拓扑图的构建与误差分析 | 第50-55页 |
| 2.4.1 拓扑图的构建 | 第50-53页 |
| 2.4.2 构图误差分析 | 第53-55页 |
| 2.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第三章 基于位置细胞模型的仿生导航算法 | 第57-79页 |
| 3.1 位置细胞的特性分析 | 第57-61页 |
| 3.1.1 位置细胞的特性 | 第58-59页 |
| 3.1.2 位置细胞的模型 | 第59-61页 |
| 3.2 基于网格细胞和位置细胞的仿生导航算法 | 第61-68页 |
| 3.2.1 基于网格细胞模型的仿生导航算法 | 第62-66页 |
| 3.2.2 基于位置细胞模型的仿生导航算法 | 第66-68页 |
| 3.3 仿生导航算法的实现与验证 | 第68-77页 |
| 3.3.1 仿生导航算法的性能指标 | 第68-69页 |
| 3.3.2 仿生导航算法的实验结果 | 第69-77页 |
| 3.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 大气散射模型与偏振光测量原理 | 第79-99页 |
| 4.1 大气散射基本理论 | 第79-93页 |
| 4.1.1 大气散射基本概念 | 第79-81页 |
| 4.1.2 大气散射模型 | 第81-87页 |
| 4.1.3 大气散射模型误差分析 | 第87-93页 |
| 4.2 大气偏振光测量原理 | 第93-98页 |
| 4.2.1 偏振光Stokes矢量描述 | 第93-96页 |
| 4.2.2 偏振光Stokes强度方程 | 第96-97页 |
| 4.2.3 偏振光Stokes参数测量 | 第97-98页 |
| 4.3 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 偏振光定向方法 | 第99-139页 |
| 5.1 偏振光传感器测量原理 | 第99-106页 |
| 5.1.1 昆虫偏振光敏感机理 | 第99-102页 |
| 5.1.2 偏振光传感器工作原理与组成 | 第102-104页 |
| 5.1.3 偏振光传感器误差模型 | 第104-106页 |
| 5.2 偏振光传感器标定方法 | 第106-121页 |
| 5.2.1 偏振光传感器误差标定 | 第106-108页 |
| 5.2.2 偏振光传感器标定的病态问题分析 | 第108-113页 |
| 5.2.3 基于NSGA-II的偏振光传感器标定算法 | 第113-121页 |
| 5.3 载体航向角计算方法 | 第121-129页 |
| 5.3.1 偏振角计算方法 | 第121-128页 |
| 5.3.2 航向角计算方法 | 第128-129页 |
| 5.4 偏振光定向误差分析与实验验证 | 第129-137页 |
| 5.4.1 定向误差分析 | 第129-133页 |
| 5.4.2 车载实验验证 | 第133-137页 |
| 5.5 本章小结 | 第137-139页 |
| 第六章 基于多传感器组合的仿生导航算法 | 第139-161页 |
| 6.1 欧氏空间内基于偏振光/视觉的仿生导航算法 | 第139-145页 |
| 6.1.1 视觉里程计的基本原理 | 第139-143页 |
| 6.1.2 欧氏空间仿生导航算法 | 第143-145页 |
| 6.2 混合空间内基于偏振光/视觉的仿生导航算法 | 第145-153页 |
| 6.2.1 环形闭环检测 | 第145-147页 |
| 6.2.2 混合空间仿生导航算法 | 第147-153页 |
| 6.3 车载实验 | 第153-159页 |
| 6.4 本章小结 | 第159-161页 |
| 第七章 结论与展望 | 第161-163页 |
| 7.1 全文总结 | 第161-162页 |
| 7.2 研究展望 | 第162-163页 |
| 致谢 | 第163-165页 |
| 参考文献 | 第165-181页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第181-183页 |
| 附录A 标定模型中系数ai的表达式 | 第183-184页 |
| 附录B 标定模型中系数ci的表达式 | 第184-185页 |
| 附录C Gauss-Newton迭代法中Jacobian矩阵的推导 | 第185-187页 |