| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 移动机器人定位方法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 蒙特卡罗定位方法中关键问题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 问题提出及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 2 总体方案 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 仓库环境与实验平台 | 第17-23页 |
| 2.2.1 仓库定位环境 | 第17-18页 |
| 2.2.2 机器人平台 | 第18-21页 |
| 2.2.3 环境与机器人坐标系模型 | 第21-23页 |
| 2.3 蒙特卡罗定位算法流程 | 第23-24页 |
| 2.4 关键问题的分析及研究思路 | 第24-25页 |
| 2.5 仓库定位总体方案 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 仓库环境下激光雷达的观测模型 | 第29-49页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 测距传感器测量特性的分析 | 第29-38页 |
| 3.2.1 激光雷达基本原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 雷达数据坐标变换 | 第31-32页 |
| 3.2.3 激光雷达测量误差 | 第32-38页 |
| 3.3 测距传感器似然观测模型的建立 | 第38-42页 |
| 3.3.1 似然观测模型的建立 | 第38-40页 |
| 3.3.2 模型参数的学习 | 第40-42页 |
| 3.4 激光雷达似然观测模型的修正 | 第42-44页 |
| 3.4.1 运动对观测模型的影响 | 第42-43页 |
| 3.4.2 改进型运动中的观测模型 | 第43-44页 |
| 3.5 实验与分析 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 仓库通道环境下混合特征地图的建立 | 第49-71页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 仓库通道环境特征的聚类 | 第49-55页 |
| 4.2.1 常用特征聚类的局限 | 第49-52页 |
| 4.2.2 测量散度模型的建立 | 第52-55页 |
| 4.2.3 考虑测量散度的DBSCAN聚类方法 | 第55页 |
| 4.3 货包模型的建立 | 第55-63页 |
| 4.3.1 基于IEPF算法的特征区域划分 | 第56-57页 |
| 4.3.2 基于贝叶斯滤波的货包角点位置的估计 | 第57-60页 |
| 4.3.3 基于递推最小二乘的货包边缘估计 | 第60-63页 |
| 4.4 混合地图的建立 | 第63-64页 |
| 4.4.1 货包链式地图结构 | 第63页 |
| 4.4.2 特征栅格混合地图的建立 | 第63-64页 |
| 4.5 实验与分析 | 第64-70页 |
| 4.5.1 激光雷达数据聚类实验 | 第64-66页 |
| 4.5.2 货包角点位置估计实验 | 第66-68页 |
| 4.5.3 货包边缘拟合实验 | 第68-69页 |
| 4.5.4 混合地图更新效率实验 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 基于自适应KLD采样的蒙特卡罗定位方法及实现 | 第71-87页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 基于变权重的采样方法 | 第71-73页 |
| 5.2.1 常见采样方法的局限 | 第71-72页 |
| 5.2.2 考虑权重变化的采样方法 | 第72-73页 |
| 5.3 采样数的自适应调整策略 | 第73-76页 |
| 5.3.1 KLD采样策略的局限 | 第73-75页 |
| 5.3.2 自适应空间大小的KLD采样策略 | 第75-76页 |
| 5.4 采样范围的动态调整策略 | 第76-79页 |
| 5.4.1 链式地图的搜索策略 | 第76-78页 |
| 5.4.2 粒子分布的调整 | 第78-79页 |
| 5.5 基于自适应KLD采样的蒙特卡罗定位方法整体流程 | 第79-80页 |
| 5.6 实验与分析 | 第80-85页 |
| 5.6.1 考虑样本权重的采样方法对比实验 | 第80-81页 |
| 5.6.2 考虑采样数动态调整的采样策略对比实验 | 第81-82页 |
| 5.6.3 基于自适应KLD采样的蒙特卡罗定位实验 | 第82-85页 |
| 5.7 本章小结 | 第85-87页 |
| 6 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 总结 | 第87-88页 |
| 6.2 展望 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 附录 | 第95页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第95页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间申请的专利 | 第95页 |
| C.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第95页 |