基于粒子滤波器的多机器人同时定位与地图创建问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·机器人概述 | 第10-11页 |
| ·SLAM 问题及研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·多机器人协作研究现状 | 第13-14页 |
| ·多机器人同时定位与地图创建研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 多机器人同时定位与地图创建 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·环境地图的表征 | 第17-19页 |
| ·几何地图表示 | 第17-18页 |
| ·拓扑地图表示 | 第18页 |
| ·栅格地图 | 第18-19页 |
| ·单机器人SLAM 问题 | 第19-28页 |
| ·SLAM 问题的概率模型 | 第19-20页 |
| ·基于粒子滤波器的单机器人SLAM 问题 | 第20-24页 |
| ·基于遗传变异梯度下降扫描匹配算法的SLAM | 第24-25页 |
| ·单机器人SLAM 实验结果 | 第25-28页 |
| ·多机器人SLAM 问题 | 第28-30页 |
| ·多机器人SLAM 问题的描述 | 第28-29页 |
| ·粒子滤波器在多机器人同时定位与地图创建中的应用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 多机器人SLAM 中的地图融合算法 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·地图匹配方法 | 第31-39页 |
| ·地图匹配算法描述 | 第32-35页 |
| ·基于机器人相对位置未知的地图匹配方法 | 第35-37页 |
| ·改进的基于机器人相对位置未知的地图匹配方法 | 第37-39页 |
| ·地图融合方法 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 多机器人SLAM 中的环形闭合问题 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·环形闭合问题 | 第40-42页 |
| ·基于LSC 的环形闭合算法 | 第42-47页 |
| ·LSC 环境描述器 | 第42-44页 |
| ·基于LSC 环境描述器主动环形闭合 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 多机器人SLAM 系统的设计与实现 | 第48-57页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·多机器人SLAM 系统设计 | 第49-53页 |
| ·多机器人系统结构 | 第49-50页 |
| ·机器人感知 | 第50-52页 |
| ·机器人相遇识别与定位 | 第52-53页 |
| ·多机器人SLAM 系统的实现 | 第53-54页 |
| ·Mrp 移动机器人仿真平台 | 第53页 |
| ·实验概述 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·机器人相遇识别实验 | 第54-55页 |
| ·优化的地图融合方法实验 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
