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室内未知环境下移动机器人导航关键问题研究

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·引言第7-8页
   ·自主移动机器人第8-9页
   ·空间地图的表示方式第9-11页
     ·几何特征图第10页
     ·拓扑图第10-11页
     ·栅格图第11页
   ·机器人自定位方法第11-13页
     ·航位推算法第12页
     ·拓扑表示法第12页
     ·卡尔曼滤波估计第12-13页
     ·位置概率网格法第13页
     ·粒子滤波法第13页
   ·本课题研究工作的主要内容第13-15页
第二章 基于超声的环境模型的建立第15-29页
   ·环境建模关键技术的选取第15-16页
     ·传感器的选取第15-16页
     ·空间地图表达方式的选取第16页
   ·超声测距特性第16-20页
     ·超声测距原理第17页
     ·超声测距不确定性分析第17-20页
       ·声波传播速度的影响第18页
       ·超声波旁瓣的影响第18页
       ·镜面反射问题第18-19页
       ·超声串扰问题第19-20页
   ·环境描述方法及栅格地图构建第20-22页
   ·实验结果第22-28页
     ·实验平台介绍第22-23页
     ·实验步骤第23-24页
     ·实验结果第24-26页
     ·利用霍夫变换改进实验结果第26-28页
       ·霍夫变换简介第26页
       ·基于霍夫变换的直线提取第26-27页
       ·霍夫变换需要注意的问题第27-28页
   ·小结第28-29页
第三章 移动机器人并发环境建模与定位第29-38页
   ·SLAM 需要解决的难点问题第29-30页
     ·不确定性的处理第29页
     ·数据关联第29-30页
     ·超多维问题第30页
     ·累计误差第30页
   ·SLAM 常用实现方法第30-36页
     ·基于卡尔曼滤波的SLAM第31-34页
     ·基于粒子滤波的SLAM第34-35页
     ·基于期望最大的SLAM第35-36页
     ·基于集元的SLAM第36页
   ·SLAM 的研究趋势第36-37页
   ·小结第37-38页
第四章 改进的基于粒子滤波的SLAM 及其算法第38-45页
   ·粒子滤波定位算法第38-43页
     ·初始化第39-40页
     ·运动更新第40页
     ·测量更新第40-41页
     ·重采样第41-42页
     ·最佳位姿的获取第42-43页
   ·SLAM 实现算法第43-44页
     ·初始化第43-44页
     ·地图更新第44页
     ·机器人自定位第44页
     ·输出结果第44页
   ·小结第44-45页
第五章 SLAM 仿真和实验结果第45-52页
   ·实验平台介绍第45-46页
   ·机器人避障算法第46-48页
   ·仿真结果第48-50页
   ·实验结果第50-52页
总结和展望第52-53页
参考文献第53-59页
发表论文和参加科研情况说明第59-60页
致谢第60页

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