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基于ROS的导盲机器人实时定位与地图创建研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景和意义第12页
    1.2 导盲工具国内外发展状况及现状第12-15页
        1.2.1 手杖式导盲设备第12-13页
        1.2.2 穿戴式导盲设备第13页
        1.2.3 移动式导盲设备第13-15页
    1.3 导盲机器人同时定位与地图创建综述第15-18页
        1.3.1 SLAM问题的由来第15-16页
        1.3.2 SLAM的研究现状第16-17页
        1.3.3 SLAM关键技术第17-18页
    1.4 论文研究内容和组织结构第18-20页
第2章 软件架构及硬件平台第20-34页
    2.1 机器人操作系统ROS介绍第20-23页
        2.1.1 机器人操作系统的发展第20页
        2.1.2 机器人操作系统的设计目标第20-21页
        2.1.3 机器人操作系统的特点第21-22页
        2.1.4 机器人操作系统总体框架第22-23页
    2.2 ROS节点之间的通讯第23-26页
        2.2.1 常规通讯方式第23-24页
        2.2.2 手柄节点通讯第24页
        2.2.3 导盲机器人SLAM实验节点图第24-26页
    2.3 机器人硬件平台第26-32页
        2.3.1 Turtlebot机器人平台第27-30页
        2.3.2 机器人手柄控制第30-32页
    2.4 本章小结第32-34页
第3章 导盲机器人系统模型构建第34-46页
    3.1 环境地图表示方法第34-36页
        3.1.1 特征地图第34-35页
        3.1.2 栅格地图第35页
        3.1.3 拓扑地图第35-36页
    3.2 导盲机器人坐标系统模型第36-37页
    3.3 导盲机器人运动模型第37-38页
    3.4 传感器观测模型第38-40页
    3.5 环境地图与环境特征模型第40页
    3.6 SLAM问题描述第40-43页
        3.6.1 SLAM问题的数学描述第40-41页
        3.6.2 SLAM问题的概率描述第41-43页
    3.7 本章小结第43-46页
第4章 基于卡尔曼滤波的SLAM问题研究第46-66页
    4.1 卡尔曼滤波概述第46-52页
        4.1.1 卡尔曼滤波算法第46-49页
        4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法第49-52页
    4.2 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法第52-55页
        4.2.1 EKF-SLAM系统状态空间第52页
        4.2.2 EKF-SLAM算法步骤第52-55页
    4.3 实验仿真第55-63页
        4.3.1 创建仿真界面第55-57页
        4.3.2 实验仿真及结果分析第57-63页
    4.4 本章小结第63-66页
第5章 基于粒子滤波的SLAM问题研究第66-83页
    5.1 粒子滤波概述第66-72页
        5.1.1 贝叶斯估计理论第67-68页
        5.1.2 序贯重要性采样方法第68-69页
        5.1.3 粒子退化现象及解决方法第69-71页
        5.1.4 粒子滤波算法步骤第71-72页
    5.2 FastSLAM算法第72-77页
        5.2.1 Fast SLAM系统状态空间第74页
        5.2.2 Fast SLAM算法步骤第74-77页
    5.3 实验仿真第77-81页
        5.3.1 仿真界面设置第77页
        5.3.2 实验仿真及结果分析第77-81页
    5.4 本章小结第81-83页
第6章 基于ROS的导盲机器人在未知环境中的综合实验第83-91页
    6.1 实验环境介绍第83-84页
    6.2 基于激光雷达的SLAM综合实验第84-90页
        6.2.1 实验过程第84-86页
        6.2.2 机器人创建的环境地图第86-87页
        6.2.3 实验分析第87-90页
    6.3 本章小结第90-91页
总结与展望第91-93页
附图第93-95页
参考文献第95-99页
攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目第99-100页
致谢第100页

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