EKF-SLAM算法在水下航行器定位中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景与意义 | 第10页 |
| ·目前的水下导航方法 | 第10-12页 |
| ·同步构图与定位算法 | 第12-13页 |
| ·国内外研究概况 | 第13-15页 |
| ·本文主要工作和章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 SLAM算法原理 | 第16-35页 |
| ·环境表示方法 | 第16-21页 |
| ·栅格地图 | 第16-17页 |
| ·特征地图 | 第17-18页 |
| ·拓扑地图 | 第18-20页 |
| ·混合地图 | 第20-21页 |
| ·线性最优滤波—卡尔曼滤波 | 第21-22页 |
| ·系统模型的建立 | 第22-25页 |
| ·状态模型 | 第23页 |
| ·特征模型 | 第23-24页 |
| ·观测模型 | 第24页 |
| ·系统向量及协方差 | 第24-25页 |
| ·定位与构图 | 第25-27页 |
| ·SLAM算法的性质 | 第27-32页 |
| ·半正定矩阵性质 | 第27页 |
| ·地图协方差矩阵的收敛性 | 第27-32页 |
| ·SLAM算法的关键性问题 | 第32-34页 |
| ·计算复杂度问题 | 第32-33页 |
| ·数据关联问题 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于 EKF的水下 SLAM算法 | 第35-56页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第35-37页 |
| ·EKF的通用形式 | 第35-36页 |
| ·关于 EKF的讨论 | 第36-37页 |
| ·非线性系统建模与执行过程 | 第37-45页 |
| ·系统各状态向量 | 第37-38页 |
| ·总体执行过程 | 第38-40页 |
| ·预测阶段 | 第40-42页 |
| ·更新阶段 | 第42-43页 |
| ·状态扩充 | 第43-45页 |
| ·仿真结果 | 第45-55页 |
| ·区域探索仿真实验 | 第45-50页 |
| ·航渡仿真实验 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 算法实时执行优化 | 第56-70页 |
| ·基于 EKF算法的优化 | 第56-59页 |
| ·预测优化 | 第56-58页 |
| ·更新优化 | 第58-59页 |
| ·压缩滤波 | 第59-68页 |
| ·预测阶段 | 第60-61页 |
| ·协方差更新 | 第61-64页 |
| ·状态更新 | 第64-66页 |
| ·执行步骤 | 第66-67页 |
| ·区域划分方法 | 第67-68页 |
| ·特征处理方法 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 数据关联方法研究 | 第70-87页 |
| ·关联门的定义 | 第70-71页 |
| ·常见的两种关联门 | 第71-77页 |
| ·矩形关联门 | 第71-73页 |
| ·椭球关联门 | 第73-76页 |
| ·两种关联门的性能比较 | 第76-77页 |
| ·椭圆关联门在 SLAM问题中的应用 | 第77-78页 |
| ·最近邻数据关联方法 | 第78-79页 |
| ·仿真结果 | 第79-85页 |
| ·降低关联模糊度的方法 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
