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 |