| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·移动机器人系统环境地图创建的发展历程及研究现状 | 第13-18页 |
| ·环境的空间表示方法 | 第13-15页 |
| ·移动机器人常用传感器 | 第15-16页 |
| ·移动机器人多传感器信息融合技术 | 第16-17页 |
| ·多移动机器人系统的地图创建 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 基于细化算法的移动机器人拓扑地图创建 | 第20-39页 |
| ·Voronoi图简介 | 第21-25页 |
| ·Voronoi图的定义 | 第21-23页 |
| ·广义Voronoi图 | 第23-25页 |
| ·细化(Thinning)算法介绍 | 第25-28页 |
| ·细化算法的定义 | 第25-26页 |
| ·细化算法的基本步骤 | 第26-27页 |
| ·细化算法的判据 | 第27-28页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第28-37页 |
| ·基于Voronoi图的拓扑地图创建的仿真实验 | 第29-31页 |
| ·基于细化算法的拓扑地图创建的仿真实验 | 第31-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 多移动机器人系统拓扑地图融合 | 第39-67页 |
| ·多移动机器人拓扑地图融合简介 | 第39-41页 |
| ·多移动机器人拓扑地图融合算法介绍 | 第41-43页 |
| ·拓扑地图的数学模型 | 第41-42页 |
| ·图像变换 | 第42页 |
| ·地图融合的数学模型 | 第42-43页 |
| ·寻找最优的变换参数 | 第43页 |
| ·图像配准结合穷尽搜索算法在拓扑地图融合中的应用 | 第43-46页 |
| ·环境地图的假设条件 | 第43-44页 |
| ·图像配准结合穷尽搜索解决拓扑地图融合的算法流程 | 第44-45页 |
| ·地图融合优化函数的判断标准 | 第45-46页 |
| ·ICP配准算法在多移动机器人拓扑地图融合中的应用 | 第46-47页 |
| ·ICP算法简介 | 第46页 |
| ·ICP算法解决拓扑地图融合问题的算法流程 | 第46-47页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第47-66页 |
| ·基于图像配准采用穷尽搜索算法的仿真实验 | 第47-60页 |
| ·采用 ICP配准算法的仿真实验 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目 | 第76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第77页 |