| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·课题来源与研究背景 | 第12页 |
| ·移动机器人故障诊断的研究意义 | 第12-13页 |
| ·移动机器人故障诊断研究现状 | 第13-21页 |
| ·移动机器人故障模型 | 第13-15页 |
| ·移动机器人故障诊断的特点 | 第15-16页 |
| ·移动机器人故障诊断的主要方法 | 第16-20页 |
| ·移动机器人故障诊断的难点问题 | 第20-21页 |
| ·研究趋势 | 第21页 |
| ·论文研究的关键问题与论文结构 | 第21-24页 |
| ·关键问题与研究思路 | 第21-22页 |
| ·论文章节的安排 | 第22-24页 |
| 第二章 基于粒子滤波器的混合动态系统故障诊断 | 第24-33页 |
| ·混合动态系统故障诊断问题 | 第24-25页 |
| ·粒子滤波器基本原理 | 第25-29页 |
| ·蒙特卡罗重要性采样近似 | 第25-26页 |
| ·基本的粒子滤波算法 | 第26-27页 |
| ·基于粒子滤波器的故障诊断 | 第27-29页 |
| ·提高粒子滤波器效率与精度的方法 | 第29-32页 |
| ·改进的采样方法 | 第29-30页 |
| ·降维技术 | 第30页 |
| ·自适应调整粒子数 | 第30-31页 |
| ·缓解样本贫化的技术 | 第31-32页 |
| ·针对故障诊断问题的改进 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 自适应粒子滤波器 | 第33-44页 |
| ·自适应粒子滤波器的基本结构 | 第33-34页 |
| ·自适应调整粒子数目 | 第34-39页 |
| ·经验分布的单调收敛性 | 第35-37页 |
| ·粒子数目自适应算法 | 第37-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 航迹推算传感器故障诊断的模糊自适应粒子滤波器 | 第44-56页 |
| ·移动机器人原型系统以及航迹推算系统故障模型 | 第44-46页 |
| ·移动机器人原型系统 | 第44页 |
| ·故障空间 | 第44-46页 |
| ·故障模型 | 第46页 |
| ·状态空间自适应 | 第46-50页 |
| ·移动机器人运动模式 | 第47页 |
| ·领域约束 | 第47-48页 |
| ·计算条件转移概率p(s_(t+1)=j|s_t=i,u_t~L,u_t~R) | 第48-50页 |
| ·模糊自适应粒子滤波器算法 | 第50-54页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第五章 软故障实时检测与补偿 | 第56-74页 |
| ·模型与软故障检测 | 第56-59页 |
| ·运动学模型 | 第56-57页 |
| ·故障模式，特征提取与软故障检测 | 第57-58页 |
| ·测量模型 | 第58-59页 |
| ·软故障补偿的自适应粒子滤波器PD-PNAPF | 第59-62页 |
| ·基本结构 | 第59-60页 |
| ·建议分布自适应 | 第60-61页 |
| ·粒子数目自适应 | 第61-62页 |
| ·实验与分析 | 第62-70页 |
| ·实验场景 | 第62页 |
| ·故障检测结果分析 | 第62页 |
| ·建议分布自适应分析 | 第62-66页 |
| ·粒子数目自适应、精度及效率分析 | 第66-70页 |
| ·软故障补偿的自适应进化粒子滤波算法PD-EAPF | 第70-73页 |
| ·多样性测度 | 第70页 |
| ·自适应进化粒子滤波器PD-EAPF | 第70-71页 |
| ·实验以及分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 模型不完备系统的故障检测与诊断 | 第74-88页 |
| ·不完备混合动态系统 | 第75-76页 |
| ·未知模式检测 | 第76-79页 |
| ·不完备模型诊断的粒子滤波算法 | 第79-80页 |
| ·实验分析 | 第80-85页 |
| ·非线性动力学模型 | 第81-82页 |
| ·多故障同时发生的情形(移动机器人航迹推算系统传感器故障诊断) | 第82-85页 |
| ·不完备系统诊断的自适应机制 | 第85-86页 |
| ·小结 | 第86-88页 |
| 第七章 激光雷达异常检测及鲁棒测量模型 | 第88-105页 |
| ·激光雷达异常检测与滤除 | 第89-92页 |
| ·二维激光雷达LMS291 | 第89页 |
| ·激光雷达测量分段分析 | 第89-91页 |
| ·异常分段检测以及有效测量窗口构造 | 第91-92页 |
| ·激光雷达鲁棒测量模型 | 第92-97页 |
| ·逆射线跟踪技术及单束射线的似然概率p(b_i|M_(t-k)，△x_t) | 第92-94页 |
| ·利用高似然度射线计算p(M_t|M_(t-k)，△x_t) | 第94-95页 |
| ·实验分析 | 第95-97页 |
| ·综合应用——鲁棒并发定位与建图 | 第97-104页 |
| ·鲁棒并发定位与建图算法(R_SLAM) | 第98-100页 |
| ·实验分析 | 第100-104页 |
| ·小结 | 第104-105页 |
| 第八章 结论与展望 | 第105-107页 |
| ·本论文工作小结 | 第105-106页 |
| ·进一步研究工作 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 攻读博士期间完成的学术论文与科研工作 | 第116-119页 |
