| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 | 第13页 |
| 1.2 无线传感器网络与移动机器人概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 WSN与移动机器人的比较 | 第13-14页 |
| 1.2.2 WSN和移动机器人结合 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.3 未来发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.4 论文研究内容与章节安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第18页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于WSN的机器人定位技术分析 | 第20-30页 |
| 2.1 移动机器人定位技术 | 第20-21页 |
| 2.1.1 相对定位技术 | 第20页 |
| 2.1.2 绝对定位技术 | 第20-21页 |
| 2.2 基于传感器网络的移动机器人定位方法研究 | 第21-25页 |
| 2.2.1 节点位置已知的移动机器人定位问题 | 第21-24页 |
| 2.2.2 节点位置未知的移动机器人SLAM问题 | 第24-25页 |
| 2.3 WSN-移动机器人定位实验系统设计 | 第25-29页 |
| 2.3.1 UP-voyagerⅡ机器人平台 | 第25页 |
| 2.3.2 无线传感器节点介绍 | 第25-28页 |
| 2.3.3 数据采集控制软件设计与功能 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于信息融合的移动机器人定位算法研究 | 第30-46页 |
| 3.1 基于笛卡尔坐标系的移动机器人建模 | 第30-32页 |
| 3.1.1 移动机器人运动学模型 | 第30-31页 |
| 3.1.2 移动机器人观测模型 | 第31-32页 |
| 3.2 基于WSN的移动机器人Range-only定位方法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 TDOA测距原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 仅有距离(Range-only)观测信息定位 | 第33-35页 |
| 3.3 基于WSN与航迹推算信息融合的移动机器人定位算法研究 | 第35-42页 |
| 3.3.1 航迹推算定位原理 | 第35-36页 |
| 3.3.2 多传感器信息融合方法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 扩展卡尔曼滤波算法 | 第38-39页 |
| 3.3.4 基于EKF的信息融合定位算法设计 | 第39-42页 |
| 3.4 算法仿真与误差分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于混合坐标系的移动机器人建模与定位算法研究 | 第46-60页 |
| 4.1 机器人运动模型 | 第46-48页 |
| 4.1.1 基于极坐标系机器人运动模型 | 第46-47页 |
| 4.1.2 基于混合坐标系机器人运动模型 | 第47-48页 |
| 4.2 混合坐标系下非线性分布可视化 | 第48-50页 |
| 4.2.1 四维椭球投影法 | 第49页 |
| 4.2.2 椭球近似逼近法 | 第49-50页 |
| 4.3 基于混合坐标系的EKF定位算法实现 | 第50-55页 |
| 4.3.1 基于混合坐标系的机器人观测模型 | 第50页 |
| 4.3.2 基于混合坐标系的卡尔曼滤波器设计 | 第50-52页 |
| 4.3.3 混合坐标系下EKF定位算法的改进 | 第52-53页 |
| 4.3.4 基于最大步距约束的EKF定位算法 | 第53-55页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第55-59页 |
| 4.4.1 位置跟踪仿真分析 | 第55-57页 |
| 4.4.2 全局定位仿真分析 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 混合坐标系下基于WSN的机器人SLAM算法研究 | 第60-76页 |
| 5.1 概述 | 第60-61页 |
| 5.2 机器人运动与观测模型的概率描述 | 第61-63页 |
| 5.3 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法设计 | 第63-66页 |
| 5.3.1 EKFSLAM算法原理 | 第63-65页 |
| 5.3.2 EKFSLAM算法缺陷与处理 | 第65-66页 |
| 5.4 混合坐标系下的EKFSLAM算法设计 | 第66-73页 |
| 5.4.1 混合坐标系下EKFSLAM算法实现 | 第66-68页 |
| 5.4.2 混合坐标系下改进的EKFSLAM算法 | 第68-69页 |
| 5.4.3 仿真实验与结果分析 | 第69-73页 |
| 5.5 基于激光雷达与HCS-EKFSLAM的构图 | 第73-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第84-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |
