网络移动机器人粒子滤波定位研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·网络移动机器人研究及发展 | 第9-10页 |
| ·移动机器人定位问题研究 | 第10-13页 |
| ·航位推算法 | 第11页 |
| ·拓扑表示法 | 第11-12页 |
| ·卡尔曼滤波估计 | 第12页 |
| ·位置概率网格法 | 第12页 |
| ·蒙特卡洛法（粒子滤波） | 第12-13页 |
| ·本课题研究工作的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章移动机器人平台简介 | 第14-24页 |
| ·小型移动机器人硬件平台简介 | 第14页 |
| ·小型移动机器人编程环境 | 第14-15页 |
| ·运动模型建立 | 第15-18页 |
| ·里程计模型 | 第15-17页 |
| ·里程计的缺陷以及误差传递 | 第17-18页 |
| ·传感器模型建立 | 第18-23页 |
| ·超声测距原理 | 第18-19页 |
| ·超声传感器在 AS-UII 上的应用 | 第19-21页 |
| ·超声传感器的不确定性分析 | 第21-23页 |
| ·声波传播速度的影响 | 第21页 |
| ·镜面反射问题 | 第21-22页 |
| ·超声串扰问题 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 定位中使用的环境地图建模 | 第24-38页 |
| ·环境地图的表示方法 | 第24-27页 |
| ·拓扑图 | 第24-25页 |
| ·特征图 | 第25-26页 |
| ·网格图 | 第26页 |
| ·直接表征法 | 第26-27页 |
| ·超声传感器网格概率模型建立 | 第27-29页 |
| ·网格地图中网格概率更新方法 | 第29-32页 |
| ·贝叶斯方法 | 第29-30页 |
| ·Dempster -Shafa 方法 | 第30-31页 |
| ·运动影射直方图方法 | 第31-32页 |
| ·利用贝叶斯方法建立试验环境网格地图 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 粒子滤波定位 | 第38-53页 |
| ·前言 | 第38-39页 |
| ·马尔可夫定位 | 第39-43页 |
| ·马尔可夫独立性假设 | 第39-40页 |
| ·运动独立性假设 | 第39-40页 |
| ·感知独立性假设 | 第40页 |
| ·马尔可夫定位原理 | 第40-42页 |
| ·马尔可夫定位算法 | 第42-43页 |
| ·粒子滤波定位 | 第43-52页 |
| ·粒子滤波定位原理 | 第44-49页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第44-46页 |
| ·顺序重要性采样 | 第46-47页 |
| ·重要性函数的选择 | 第47-48页 |
| ·采样/重要性重采样 | 第48-49页 |
| ·粒子滤波定位算法 | 第49-51页 |
| ·利用样本集进行位姿估计 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 网络机器人定位实验 | 第53-65页 |
| ·机器人网络平台构建 | 第53-58页 |
| ·移动机器人网络控制系统结构 | 第53页 |
| ·服务器端设计 | 第53-56页 |
| ·网络通讯 | 第55页 |
| ·用户管理 | 第55-56页 |
| ·串口通讯 | 第56页 |
| ·身份辨识 | 第56页 |
| ·浏览器端设计 | 第56-58页 |
| ·粒子滤波算法在 AS-UII 机器人上的实现 | 第58-63页 |
| ·直方图引入粒子滤波 | 第58-60页 |
| ·粒子滤波定位实验 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
