家居服务机器人SLAM技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的提出背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 家居服务机器人的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 SLAM 问题的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 SLAM 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标及主要任务 | 第14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 移动机器人平台与地图描述方法 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 主要传感器介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 激光传感器性能分析 | 第18-20页 |
| 2.4 地图描述方法 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 局部地图的建立 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 机器人坐标系统建立 | 第22-23页 |
| 3.3 里程计模型 | 第23-26页 |
| 3.3.1 圆弧模型 | 第23-24页 |
| 3.3.2 直线模型 | 第24-25页 |
| 3.3.3 里程计误差分析 | 第25-26页 |
| 3.4 激光传感器模型 | 第26-27页 |
| 3.4.1 激光传感器模型 | 第26页 |
| 3.4.2 坐标转换 | 第26-27页 |
| 3.5 线段特征提取 | 第27-33页 |
| 3.5.1 Hough 变换法 | 第27-29页 |
| 3.5.2 迭代分割法 | 第29-33页 |
| 3.6 实验 | 第33-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 机器人的定位 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 数据关联 | 第37-38页 |
| 4.3 卡尔曼滤波定位算法 | 第38-40页 |
| 4.4 扩展卡尔曼滤波定位算法 | 第40-43页 |
| 4.4.1 EKF 算法原理 | 第40-41页 |
| 4.4.2 EKF 算法定位 | 第41-43页 |
| 4.4.3 EKF 定位算法的优缺点 | 第43页 |
| 4.5 无迹卡尔曼滤波定位算法 | 第43-47页 |
| 4.5.1 UT 变换 | 第43-44页 |
| 4.5.2 UKF 算法定位模型 | 第44-47页 |
| 4.6 对比实验 | 第47-48页 |
| 4.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 全局地图的建立 | 第50-54页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 地图线段的融合 | 第50-52页 |
| 5.3 实验 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 全文总结 | 第54-56页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第54页 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 作者简介 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
