| 摘要 | 第4-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 移动机器人的简介及分类 | 第13-14页 |
| 1.3 移动机器人国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 移动机器人路径规划方法 | 第17-22页 |
| 1.4.1 机器人传统路径规划方法研究 | 第17-19页 |
| 1.4.2 机器人智能避障路径规划方法研究 | 第19-22页 |
| 1.5 移动机器人目标跟踪定位技术 | 第22-26页 |
| 1.5.1 基于卡尔曼滤波跟踪定位技术 | 第22-24页 |
| 1.5.2 基于粒子滤波跟踪定位技术 | 第24-26页 |
| 1.6 本文研究目的及主要内容 | 第26-30页 |
| 1.6.1 相关研究存在的问题 | 第26页 |
| 1.6.2 课题来源 | 第26页 |
| 1.6.3 论文目的 | 第26-27页 |
| 1.6.4 论文主要内容 | 第27-30页 |
| 第2章 基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划 | 第30-52页 |
| 2.1 基本蚁群算法缺陷 | 第30-31页 |
| 2.2 势场蚁群算法 | 第31-36页 |
| 2.2.1 环境建模 | 第31-32页 |
| 2.2.2 势场蚁群算法基本原理 | 第32-35页 |
| 2.2.3 算法设计 | 第35-36页 |
| 2.3 势场蚁群算法对参数影响 | 第36-42页 |
| 2.3.2 算法信息素分布比较 | 第36-37页 |
| 2.3.3 扩散信息素对启发因子的影响 | 第37-39页 |
| 2.3.4 扩散信息素对期望启发因子的影响 | 第39-40页 |
| 2.3.5 扩散信息素对挥发因子的影响 | 第40-42页 |
| 2.4 势场蚁群算法解的多样性及逃逸局部最优能力 | 第42-43页 |
| 2.5 基于蚁群算法机器人路径规划方法比较 | 第43-50页 |
| 2.5.1 实验1比较分析 | 第44-46页 |
| 2.5.2 实验2比较分析 | 第46-48页 |
| 2.5.3 实验3比较分析 | 第48-50页 |
| 2.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第3章 基于几何法优化局部路径的蚁群算法 | 第52-62页 |
| 3.1 局部优化模型 | 第52-55页 |
| 3.1.1 交叉路径优化 | 第52-54页 |
| 3.1.2 齿形径优化 | 第54页 |
| 3.1.3 环形路径优化 | 第54-55页 |
| 3.2 仿真分析 | 第55-61页 |
| 3.2.1 算法信息素分布比较 | 第56-57页 |
| 3.2.2 实验1比较分析 | 第57-61页 |
| 3.2.3 实验2比较分析 | 第61页 |
| 3.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于线性观测模型及多元统计模型目标跟踪方法 | 第62-78页 |
| 4.1 线性观测模型建立 | 第62-64页 |
| 4.1.1 观测矩阵 | 第63-64页 |
| 4.1.2 矩阵的奇异值分解 | 第64页 |
| 4.2 多重多元统计模型的建立 | 第64-68页 |
| 4.2.1 多重多元统计模型的系数估计 | 第65-68页 |
| 4.2.2 多重多元统计模型显著性校验 | 第68页 |
| 4.3 目标跟踪方法应用 | 第68-77页 |
| 4.3.1 模型数据分析 | 第70-74页 |
| 4.3.2 实验仿真 | 第74-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 移动机器人同时定位与地图构建方法研究 | 第78-104页 |
| 5.1 问题建模 | 第78页 |
| 5.2 环境特征提取 | 第78-79页 |
| 5.3 基于扩展卡尔曼滤波机器人同时定位与地图构建 | 第79-84页 |
| 5.3.1 运动过程增广状态模型 | 第79-81页 |
| 5.3.2 观测模型 | 第81-82页 |
| 5.3.3 状态估计及更新过程 | 第82-83页 |
| 5.3.4 坐标系统转换 | 第83页 |
| 5.3.5 基于扩展卡尔曼滤波机器人同时定位与地图构建方法实现 | 第83-84页 |
| 5.4 基于扩展卡尔曼滤波机器人同时定位与地图构建一致性估计 | 第84-93页 |
| 5.4.1 开环路径对算法一致性影响 | 第85-90页 |
| 5.4.2 初始位姿角误差对算法一致性影响 | 第90-93页 |
| 5.5 改进措施 | 第93-103页 |
| 5.5.1 闭环路径对算法一致性改善 | 第93-97页 |
| 5.5.2 多循环观测对算法一致性改善 | 第97-100页 |
| 5.5.3 缩短观测周期对算法一致性改善 | 第100-103页 |
| 5.6 本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 移动机器人同时定位与地图构建及路径规划仿真 | 第104-110页 |
| 6.1 室内导航应用 | 第104页 |
| 6.2 移动机器人同时定位与地图构建仿真 | 第104-107页 |
| 6.3 移动机器人路径规划仿真 | 第107-109页 |
| 6.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 总结与展望 | 第110-112页 |
| 7.1 总结 | 第110-111页 |
| 7.2 展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 攻读博士期间参与的科研项目及发表的学术论文 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124页 |
