| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 国内外水下机器人的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 自主式水下机器人同时定位与地图创建研究的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 自主式水下机器人导航研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5 同时定位与地图创建研究的关键问题 | 第18页 |
| 1.6 同时定位与地图创建研究现状 | 第18-21页 |
| 1.6.1 国外水下同时定位与地图创建研究现状 | 第18-21页 |
| 1.6.2 国内水下同时定位与地图创建研究现状 | 第21页 |
| 1.7 本论文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 自主式水下机器人同时定位与地图创建实现方法和系统建模 | 第23-31页 |
| 2.1 环境的表示方法 | 第23-24页 |
| 2.1.1 拓扑地图 | 第23页 |
| 2.1.2 栅格地图 | 第23-24页 |
| 2.1.3 特征地图 | 第24页 |
| 2.2 同时定位与地图创建的实现方法 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于状态估计方法 | 第25页 |
| 2.2.2 基于贝叶斯滤波的方法 | 第25页 |
| 2.2.3 基于蒙特卡洛定位方法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 基于部分可观测马尔可夫决策过程 | 第26页 |
| 2.2.5 扫描匹配方法 | 第26页 |
| 2.3 自主式水下机器人系统建模 | 第26-29页 |
| 2.3.1 水平面运动位置模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 自主式水下机器人运动模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 传感器观测模型 | 第28页 |
| 2.3.4 环境特征的模型 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的自主式水下机器人同时定位与地图创建研究 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 卡尔曼滤波算法 | 第31-33页 |
| 3.3 无迹卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法 | 第33页 |
| 3.4 无迹卡尔曼滤波方法 | 第33-37页 |
| 3.4.1 无迹变换 | 第34-35页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第35-37页 |
| 3.5 数据关联 | 第37-38页 |
| 3.6 仿真实验 | 第38-41页 |
| 3.6.1 仿真中的参数设计 | 第38-41页 |
| 3.6.2 仿真实验结果分析 | 第41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于粒子滤波的自主式水下机器人同时定位与地图创建研究 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 粒子滤波算法 | 第43-44页 |
| 4.3 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法 | 第44页 |
| 4.4 FastSLAM2.0算法 | 第44-48页 |
| 4.4.1 FastSLAM2.0算法分析 | 第45-47页 |
| 4.4.2 基于FastSLAM2.0算法的路标估计 | 第47-48页 |
| 4.5 Unscented FastSLAM2.0算法 | 第48-50页 |
| 4.5.1 Unscented FastSLAM2.0算法的提出 | 第48页 |
| 4.5.2 Unscented FastSLAM2.0算法 | 第48-50页 |
| 4.6 仿真实验与结果分析 | 第50-55页 |
| 4.6.1 仿真中的参数设计 | 第50-55页 |
| 4.6.2 仿真实验结果分析 | 第55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 水池实验和结果分析 | 第57-65页 |
| 5.1 实验目的 | 第57页 |
| 5.2 实验准备 | 第57-58页 |
| 5.3 实验过程 | 第58页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第58-64页 |
| 5.4.1 实验数据处理 | 第58-64页 |
| 5.4.2 实验数据分析 | 第64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
