基于2D激光雷达的移动机器人关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 移动机器人的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 移动机器人在智能物流中的应用 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 路径规划研究现状分析 | 第15-18页 |
| 1.2.2 SLAM研究现状分析 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 移动机器人系统模型建立 | 第22-33页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 传感器模型 | 第22-26页 |
| 2.2.1 轮式里程计模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 激光雷达模型 | 第24-26页 |
| 2.3 移动机器人的坐标系统及运动学模型 | 第26-29页 |
| 2.3.1 坐标系系统 | 第26-27页 |
| 2.3.2 运动学模型 | 第27-29页 |
| 2.4 地图模型 | 第29-32页 |
| 2.4.1 栅格地图 | 第30页 |
| 2.4.2 特征地图 | 第30-31页 |
| 2.4.3 拓扑地图 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于改进D~*算法的移动机器人路径规划 | 第33-46页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 模型建立 | 第33-35页 |
| 3.2.1 环境描述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 机器人的移动方式 | 第34-35页 |
| 3.3 D~*路径规划算法 | 第35-37页 |
| 3.3.1 D~*算法原理 | 第35-36页 |
| 3.3.2 D~*算法流程 | 第36-37页 |
| 3.4 分裂-合并法 | 第37-38页 |
| 3.5 结合分裂-合并法改进D~*算法 | 第38-42页 |
| 3.5.1 传统D~*算法应用的缺陷 | 第38-39页 |
| 3.5.2 算法步骤 | 第39-42页 |
| 3.6 仿真实验 | 第42-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 同时定位与地图构建方法研究 | 第46-70页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 同时定位与地图构建问题 | 第46-49页 |
| 4.2.1 SLAM问题数学模型 | 第46-48页 |
| 4.2.2 SLAM的系统结构和关键问题 | 第48-49页 |
| 4.3 SLAM的概率估计方法 | 第49-57页 |
| 4.3.1 EKF-SLAM算法 | 第49-52页 |
| 4.3.2 RBPF-SLAM算法 | 第52-57页 |
| 4.4 FastSLAM2.0算法 | 第57-59页 |
| 4.5 gmapping算法仿真与分析 | 第59-68页 |
| 4.5.1 构建地图 | 第60-61页 |
| 4.5.2 重采样阈值因子选取研究 | 第61-66页 |
| 4.5.3 重采样策略研究 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 实物验证实验 | 第70-80页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 实验平台介绍 | 第70-74页 |
| 5.2.1 Robot-BX硬件平台 | 第70-72页 |
| 5.2.2 Robot-BX软件系统 | 第72-74页 |
| 5.3 自主导航实验 | 第74-77页 |
| 5.4 路径规划实验 | 第77-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
