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激光雷达/微惯性室内自主建图与导航技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 论文研究背景以及意义第11-12页
    1.2 激光雷达/微惯性室内自主建图与导航技术研究现状第12-16页
        1.2.1 室内建图方法研究现状第12-13页
        1.2.2 SLAM技术研究现状第13-15页
        1.2.3 激光雷达/微惯性室内建图与导航技术研究现状第15-16页
    1.3 激光雷达/微惯性室内导航与建图的技术难点第16页
    1.4 论文研究内容与章节安排第16-18页
第二章 基于完备端点特征关联的室内扫描匹配SLAM算法研究第18-31页
    2.1 引言第18页
    2.2 激光雷达原始数据预处理第18-19页
        2.2.1 激光雷达原始数据特点分析第18-19页
        2.2.2 基于激光雷达数据特点的地图描述方法研究第19页
    2.3 室内结构化环境下SLAM方案设计第19-20页
    2.4 基于完备端点的激光雷达特征提取算法研究第20-24页
        2.4.1 激光雷达距离数据突变的区间分段研究第20-21页
        2.4.2 完备端点特征提取算法研究第21-24页
    2.5 基于完备端点特征关联的室内扫描匹配定位与建图算法研究第24-29页
        2.5.1 基于完备端点特征关联的扫描匹配研究第25-26页
        2.5.2 基于直线拟合认知的姿态角加权解算与定位方法研究第26-27页
        2.5.3 备用特征地图数据库方法——重复地点识别第27-29页
    2.6 激光雷达姿态角解算与完备端点特征关联匹配算法验证与分析第29-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第三章 激光雷达/微惯性室内建图与导航算法研究第31-49页
    3.1 引言第31页
    3.2 惯性系统随机误差参数识别方法研究第31-35页
        3.2.1 惯性导航系统误差分析第31-32页
        3.2.2 惯性导航随机误差参数识别方法研究第32-33页
        3.2.3 惯性导航误差模型参数辨识仿真方法验证与分析第33-35页
    3.3 激光雷达/微惯性室内建图与导航总体框架设计第35-36页
        3.3.1 EKF_SLAM算法框架分析第35页
        3.3.2 基于SLAM技术的卡尔曼滤波组合导航算法框架设计第35-36页
    3.4 激光雷达/微惯性室内建图与导航算法研究第36-46页
        3.4.1 基于微惯性系统的状态推算模型第36-40页
        3.4.2 基于 α-β滤波器的激光雷达观测模型第40-43页
        3.4.3 基于SLAM技术的卡尔曼滤波算法研究第43-46页
    3.5 微惯性系统导航解算仿真实验验证第46-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 激光雷达/微惯性室内导航系统硬件与软件的设计第49-58页
    4.1 导航系统框架设计第49页
    4.2 硬件平台设计第49-52页
        4.2.1 导航系统核心管理板以及协处理器构成第49-50页
        4.2.2 室内导航传感器分析与构成第50-52页
    4.3 软件系统设计第52-57页
        4.3.1 激光雷达与IMU数据采集第52-55页
        4.3.2 室内导航系统软件实现第55-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第五章 激光雷达/微惯性室内建图与导航实验与分析第58-68页
    5.1 引言第58页
    5.2 实验方案设计第58-59页
    5.3 基于激光雷达完备端点特征关联的室内SLAM实验验证第59-63页
        5.3.1 基于激光雷达的室内SLAM实验结果及分析第59-63页
    5.4 激光雷达/微惯性室内组合导航算法实验验证第63-66页
        5.4.1 基于EKF_SLAM导航方法的实验结果及分析第63-65页
        5.4.2 激光雷达/微惯性室内松组合导航实验结果及分析第65-66页
    5.5 本章小结第66-68页
第六章 全文总结与展望第68-70页
    6.1 论文工作总结第68-69页
    6.2 后续研究展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
在学期间的研究成果即学术论文情况第75页

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