| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外火星车/月球车研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内火星车/月球车研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 SLAM导航算法研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 主要研究内容及方案 | 第17-19页 |
| 1.3.1 火星车EKF-SLAM方法研究 | 第17页 |
| 1.3.2 约束性局部子地图法 | 第17页 |
| 1.3.3 EKF-SLAM算法收敛性及一致性分析 | 第17-18页 |
| 1.3.4 体系固联SLAM算法 | 第18-19页 |
| 第2章 火星车同时定位与地图构建算法研究 | 第19-46页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 火星车三维系统模型建立 | 第19-27页 |
| 2.2.1 坐标系定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 火星车运动模型 | 第20-22页 |
| 2.2.3 IMU模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 激光测距仪模型 | 第23-27页 |
| 2.3 基于扩展卡尔曼滤波的火星车三维SLAM算法 | 第27-37页 |
| 2.3.1 系统状态模型 | 第28-30页 |
| 2.3.2 状态预测过程 | 第30-31页 |
| 2.3.3 状态更新过程 | 第31-32页 |
| 2.3.4 状态增广过程 | 第32-34页 |
| 2.3.5 数据关联过程 | 第34页 |
| 2.3.6 SLAM算法计算复杂度 | 第34-36页 |
| 2.3.7 SLAM算法一致性 | 第36-37页 |
| 2.4 仿真分析 | 第37-45页 |
| 2.4.1 三维地形建立 | 第37-38页 |
| 2.4.2 火星车运动的三维地形约束 | 第38-40页 |
| 2.4.3 SLAM算法仿真分析 | 第40-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 约束性局部子地图法 | 第46-60页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 约束性局部子地图法概述 | 第46-47页 |
| 3.3 局部子地图法基本过程 | 第47-52页 |
| 3.3.1 系统状态量 | 第47-48页 |
| 3.3.2 状态估计过程 | 第48-50页 |
| 3.3.3 局部状态估计的去相关性 | 第50页 |
| 3.3.4 子地图转换到全局地图 | 第50-52页 |
| 3.4 局部特征点估计条件约束 | 第52-54页 |
| 3.5 仿真结果分析 | 第54-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 SLAM算法收敛性及一致性分析 | 第60-78页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 重构SLAM算法 | 第60-62页 |
| 4.2.1 三维SLAM状态量 | 第60-61页 |
| 4.2.2 状态更新 | 第61-62页 |
| 4.3 SLAM算法收敛性分析 | 第62-73页 |
| 4.3.1 火星车静止时收敛性 | 第63-68页 |
| 4.3.2 火星车运动时收敛性 | 第68-73页 |
| 4.4 SLAM算法一致性分析 | 第73-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 体系固联SLAM算法 | 第78-86页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 体系固联算法 | 第78-81页 |
| 5.2.1 状态预测过程 | 第79页 |
| 5.2.2 状态更新过程 | 第79-80页 |
| 5.2.3 状态合并过程 | 第80-81页 |
| 5.2.4 算法计算复杂度 | 第81页 |
| 5.3 体系固联约束性局部子地图法 | 第81-82页 |
| 5.4 仿真结果及分析 | 第82-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95页 |