无人工标记室内环境下SLAM技术的研究
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 相关研究综述 | 第16-20页 |
| 1.2.1 SLAM的发展 | 第16-17页 |
| 1.2.2 SLAM研究概述 | 第17-18页 |
| 1.2.3 ROS概述 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的结构 | 第21-23页 |
| 第2章 移动机器人及运动模型搭建 | 第23-37页 |
| 2.1 移动机器人简介 | 第23-31页 |
| 2.1.1 性能配置和参数 | 第24-26页 |
| 2.1.2 硬件设计 | 第26-29页 |
| 2.1.3 控制系统 | 第29-31页 |
| 2.2 运动学建模 | 第31-35页 |
| 2.2.1 直线运动模型的建立 | 第32-33页 |
| 2.2.2 原地旋转运动模型的建立 | 第33-34页 |
| 2.2.3 曲线运动模型的建立 | 第34-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 多传感器信息融合的定位算法 | 第37-53页 |
| 3.1 传感器的分类及数据融合 | 第37-47页 |
| 3.1.1 多传感器分类 | 第37-40页 |
| 3.1.2 定位理论 | 第40-41页 |
| 3.1.3 信息融合和滤波 | 第41-47页 |
| 3.2 状态预测和更新 | 第47-51页 |
| 3.2.1 状态模型的建立 | 第47-48页 |
| 3.2.2 状态的预测和更新 | 第48-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 室内环境地图创建 | 第53-63页 |
| 4.1 地图分类 | 第53-55页 |
| 4.2 地图表示 | 第55-58页 |
| 4.2.1 环境表示 | 第55-56页 |
| 4.2.2 移动障碍物的表示 | 第56-57页 |
| 4.2.3 固定障碍物和可行路径的表示 | 第57-58页 |
| 4.3 全局地图创建 | 第58-62页 |
| 4.3.1 简单局部地图创建全局地图 | 第60-61页 |
| 4.3.2 复杂局部地图创建全局地图 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 实验仿真及分析 | 第63-73页 |
| 5.1 环境地图创建 | 第63-65页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第65-72页 |
| 5.2.1 简单的室内静态环境 | 第65-67页 |
| 5.2.2 复杂的室内静态环境 | 第67-69页 |
| 5.2.3 室内动态环境 | 第69-70页 |
| 5.2.4 办公室环境 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第83页 |
| 攻读硕士期间参与的项目 | 第83-84页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第84页 |
