地图构建和移动平台定位的若干问题研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·自主移动机器人发展现状概述 | 第7-8页 |
| ·移动机器人的同时定位和地图创建 | 第8-9页 |
| ·课题的来源和硬件平台 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容和结构 | 第10-12页 |
| 2 基于室外已知环境的地图构建定位 | 第12-23页 |
| ·软件平台(OCU)以及硬件(GPS)介绍 | 第12-14页 |
| ·操作控制模块介绍 | 第12-13页 |
| ·GPS的设置 | 第13-14页 |
| ·地图的设计及机器人的定位 | 第14-17页 |
| ·地图中各元素的表示方式 | 第14-16页 |
| ·地图的建立和机器人定位 | 第16-17页 |
| ·利用卡尔曼滤波对数据进行处理 | 第17-22页 |
| ·卡尔曼滤波(KF)原理 | 第17-18页 |
| ·KF应用于 GPS数据 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 室内环境地图表示形式的选择 | 第23-28页 |
| ·不同地图表示方式的优缺点 | 第23-24页 |
| ·网格图 | 第23-24页 |
| ·几何特征图 | 第24页 |
| ·拓扑地图 | 第24页 |
| ·原始特征图 | 第24页 |
| ·本文表示室内地图的方法 | 第24-27页 |
| ·拓扑和特征的组合法(合成法) | 第24-25页 |
| ·两层级联合成地图法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 多传感器信息特征提取与匹配 | 第28-49页 |
| ·多个坐标系的统一 | 第28-31页 |
| ·激光雷达特征提取 | 第31-39页 |
| ·现有线段提取算法 | 第31-33页 |
| ·本文采用的方法 | 第33-39页 |
| ·利用摄像头对房门特征的视觉提取 | 第39-43页 |
| ·LoG去除光照的影响 | 第39-40页 |
| ·Gabor变换提取门特征 | 第40-42页 |
| ·提取垂直方向的线段 | 第42-43页 |
| ·特征的匹配 | 第43-48页 |
| ·匹配的原则 | 第43-44页 |
| ·匹配的步骤 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于 EKF的同时定位和地图创建(slam) | 第49-58页 |
| ·SLAM的概述 | 第49页 |
| ·选择 EKF进行slam的依据 | 第49-52页 |
| ·实现 Slam要解决的问题和存在的困难 | 第49-51页 |
| ·使用 EKF方法解决上述问题 | 第51-52页 |
| ·基于 EKF的同时定位和地图创建 | 第52-58页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第52-53页 |
| ·基于 EKF的同时定位和创建地图流程 | 第53-54页 |
| ·使用 EKF对slam仿真 | 第54-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
