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面向机器人自主导航的仿真关键技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
1 绪论第12-29页
   ·课题的提出第12页
   ·自主导航机器人系统及其仿真第12-17页
     ·典型自主导航机器人的工作模式第12-13页
     ·自主机器人仿真及回放式仿真系统第13-14页
     ·自主机器人虚拟仿真系统第14-16页
     ·虚拟仿真系统所需的关键技术第16-17页
   ·虚拟仿真系统及各项关键技术的研究现状第17-26页
     ·虚拟仿真系统和机器人虚拟仿真系统的研究现状第17-20页
     ·虚拟场景渲染技术第20-23页
     ·虚拟传感器仿真技术第23-25页
     ·虚拟场景构建技术第25-26页
   ·本文的主要工作和创新点第26-29页
     ·本文的安排第26-27页
     ·本文的创新点第27-29页
2 虚拟场景快速地形渲染第29-48页
   ·动态构建地形渲染算法第29-31页
     ·动态构建算法技术要点第29-30页
     ·动态构建算法的缺陷及技术难点第30-31页
   ·基于GPU的四叉树的构建、遍历和分割算法第31-37页
     ·误差度量第31-33页
     ·完全四叉树的构建第33-35页
     ·四叉树的遍历第35-37页
   ·过渡集裂缝消除算法和三角化规则第37-43页
     ·裂缝的产生和消除原则第37-38页
     ·过渡集构造算法第38-41页
     ·过渡集算法的三角化规则第41-43页
   ·实验结果及分析第43-47页
   ·小结第47-48页
3 四叉树Clipmap(QTC)大尺寸虚拟场景渲染算法第48-68页
   ·引言第48-49页
   ·四叉树clipmap(QTC)第49-55页
     ·Clipmap及其在大尺寸场景下的应用第49-50页
     ·Clipmap窗口的选取第50-52页
     ·QTC纹理栈的构造第52-54页
     ·DEM的编码,解码和传递第54-55页
   ·QTC的裂缝消除策略第55-57页
   ·渲染优化策略第57-59页
     ·视锥剪裁第57-58页
     ·动态分辨率调整策略第58-59页
   ·DEM调度和更新第59-61页
   ·实验结果及分析第61-67页
     ·渲染结果第61-63页
     ·渲染帧速率第63-65页
     ·算法的开销第65-66页
     ·误差控制和模型控制对比第66-67页
   ·小结第67-68页
4 自主机器人传感器快速仿真第68-94页
   ·引言第68-69页
   ·基于GPU硬件加速的激光雷达快速仿真第69-80页
     ·激光雷达仿真和光线追踪模型第69-70页
     ·距离图渲染仿真第70-72页
     ·基于切空间变换的平面凹凸模拟第72-74页
     ·GPU环境纹理采样的宽视场仿真第74-75页
     ·实验结果和分析第75-80页
   ·光学摄像机仿真第80-93页
     ·基于平面标定技术的线性模型摄像机仿真第80-84页
     ·基于位移纹理的非线性畸变仿真第84-87页
     ·实验结果第87-93页
   ·小结第93-94页
5 基于自主车辆系统的虚拟实验环境构造第94-116页
   ·引言第94页
   ·以激光雷达为基础的场景构建第94-106页
     ·边折叠简化和渐进式网格第94-95页
     ·基于面分割的简化算法第95-100页
     ·激光雷达数据的场景重建第100-101页
     ·实验结果第101-106页
   ·自主车辆野外地图重建技术的研究第106-115页
     ·传感器、数据类型及其特点第106页
     ·局部坐标系下的地图重建第106-107页
     ·全局地图重建第107-108页
     ·空白区域填充第108-109页
     ·场景纹理重建第109-112页
     ·实验结果第112-115页
   ·小结第115-116页
结语第116-118页
致谢第118-119页
参考文献第119-128页
附录第128页

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