| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 移动机器人国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文章节安排和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 移动机器人设计及搭建 | 第13-19页 |
| 2.1 系统构建 | 第13-16页 |
| 2.1.1 S-P-A架构 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于行为的架构 | 第14-15页 |
| 2.1.3 混合架构 | 第15-16页 |
| 2.2 移动机器人功能设计 | 第16-17页 |
| 2.3 移动机器人动力学模型设计 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 采用相邻点逼近方法的卡尔曼滤波定位算法研究 | 第19-30页 |
| 3.1 移动机器人控制与定位概况 | 第19页 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波 | 第19-23页 |
| 3.2.1 多传感器卡尔曼滤波 | 第19-20页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter) | 第20-21页 |
| 3.2.3 无迹卡尔曼滤波(unscentedKalmanfilter) | 第21-23页 |
| 3.3 基于相邻点逼近方法的卡尔曼滤波算法 | 第23-26页 |
| 3.3.1 相邻点逼近算法(NeighborPointsbasedApproximationAlgorithm) | 第23-24页 |
| 3.3.2 基于相邻点逼近的扩展卡尔曼滤波 | 第24-25页 |
| 3.3.3 基于相邻点逼近的无迹卡尔曼滤波 | 第25-26页 |
| 3.4 实验分析及对比 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于激光雷达的SLAM算法研究 | 第30-39页 |
| 4.1 基于激光雷达的SLAM算法研究概况 | 第30页 |
| 4.2 基于粒子滤波的地图重构算法 | 第30-33页 |
| 4.2.1 贝叶斯网络框架下SLAM描述 | 第30-31页 |
| 4.2.2 粒子滤波算法 | 第31-33页 |
| 4.2.3 基于粒子滤波器的地图构建算法 | 第33页 |
| 4.3 基于栅格法和粒子滤波器实现地图构建的具体方案 | 第33-35页 |
| 4.3.1 基于栅格的地图构建 | 第33-34页 |
| 4.3.2 粒子滤波器实现栅格地图重构 | 第34-35页 |
| 4.4 实验设计及结果分析 | 第35-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 基于栅格统计的图像特征点匹配筛选算法(Grid-basedMotionStatistics,GMS) | 第39-49页 |
| 5.1 图像特征点提取与匹配 | 第39页 |
| 5.2 GMS算法的三个统计假设 | 第39-43页 |
| 5.3 GMS算法实现 | 第43-45页 |
| 5.3.1 特征点匹配快速筛选的栅格化统计方法 | 第43-44页 |
| 5.3.2 基于GMS算法的特征点匹配实施细节及流程 | 第44-45页 |
| 5.4 GMS算法在单目视觉SLAM框架下可行性评估 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 基于GMS算法特征点追踪的单目SLAM算法研究 | 第49-65页 |
| 6.1 视觉SLAM研究概况 | 第49-50页 |
| 6.2 基于GMS算法的单目SLAM系统框架 | 第50-53页 |
| 6.2.1 视觉SLAM框架概述 | 第50-52页 |
| 6.2.2 关键帧的提取以及地图点云的构建 | 第52页 |
| 6.2.3 CovisibilityGraph和EssentialGraph的定义以及作用 | 第52-53页 |
| 6.3 帧图像的特征点提取与追踪 | 第53-56页 |
| 6.3.1 基于图像词袋模型的位置识别 | 第54页 |
| 6.3.2 基于GMS算法的相邻图像帧相机位姿估计 | 第54-55页 |
| 6.3.3 局部地图跟踪 | 第55页 |
| 6.3.4 新关键帧的筛选 | 第55-56页 |
| 6.4 地图构建以及闭环检测 | 第56-59页 |
| 6.4.1 地图初始化 | 第56-58页 |
| 6.4.2 局部地图构建 | 第58页 |
| 6.4.3 闭环检测 | 第58-59页 |
| 6.5 实验设计及结果分析 | 第59-63页 |
| 6.5.1 基于TUM数据集的性能测试 | 第60-62页 |
| 6.5.2 基于移动机器人平台的实用性能测试 | 第62-63页 |
| 6.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 工作总结 | 第65页 |
| 7.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
