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非确定环境中鲁棒地图创建方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·论文选题及研究意义第11-12页
   ·同步定位与地图创建问题研究现状及难题第12-20页
     ·研究现状第12-20页
     ·研究难题第20页
   ·本文的主要研究问题及研究成果第20-22页
     ·主要研究问题第20-21页
     ·研究成果第21-22页
   ·论文的结构第22-23页
 参考文献第23-27页
第二章 非确定环境中的去歧义第27-49页
   ·非确定环境中去歧义的重要性及基于点特征的环境去歧义第27-28页
   ·环境去歧义对特征提取方法的要求及经典特征提取方法第28-30页
     ·SLAM对特征提取方法的要求第28-29页
     ·SLAM中的经典特征提取方法第29-30页
   ·一种新颖的广泛适用的激光雷达数据特征提取方法第30-38页
     ·激光雷达数据栅格化第30-33页
     ·特征点探测及特征点描述第33-38页
   ·实验结果及讨论第38-47页
     ·实验结果第38-45页
     ·讨论第45-47页
 参考文献第47-49页
第三章 快速鲁棒数据关联方法第49-73页
   ·数据关联对地图创建鲁棒性的影响第49页
   ·数据关联方法的分类第49-50页
   ·数据关联问题定义及经典数据关联方法第50-54页
     ·数据关联问题定义第50-51页
     ·SLAM中的经典数据关联方法第51-54页
   ·一种快速的基于近似联合相容性检测的数据关联方法第54-61页
     ·利用近似联合相容性验证分解数据关联问题第55-58页
     ·状态变量不确定性估计第58-60页
     ·状态变量不确定性估计第60-61页
   ·实验结果及讨论第61-70页
     ·实验结果第61-69页
     ·讨论第69-70页
 参考文献第70-73页
第四章 动态环境中地图创建方法第73-103页
   ·环境动态性对地图创建鲁棒性的影响第73-74页
   ·经典动态环境地图创建方法第74-77页
     ·对动态障碍物进行追踪预测第74-75页
     ·去除动态障碍物第75-76页
     ·发展可应用于动态SLAM中的数据关联方法第76-77页
   ·一种新颖的具有普遍适用性的仿生地图创建与导航方法第77-86页
     ·Hopfield神经网络模型第77-79页
     ·基于Hopfield网络的地图创建第79-82页
     ·基于Hopfield网络地图表示中的路径规划第82-86页
   ·实验结果及讨论第86-99页
     ·实验结果第86-96页
     ·讨论第96-99页
 参考文献第99-103页
第五章 基于辅助地图创建系统的鲁棒性增强第103-121页
   ·环境不可预见因素对地图创建鲁棒性的影响第103页
   ·辅助地图创建及无线传感器网络在其中的应用第103-105页
     ·辅助的地图创建系统第104页
     ·无线传感器网络及其在辅助地图创建系统中的应用第104-105页
   ·一种新颖的松散耦合的无线传感器网络辅助地图创建方法第105-113页
     ·系统模型与算法分析第106-108页
     ·基于粒子滤波的无线传感器网络辅助同步定位和地图创建方法第108-113页
   ·实验结果与讨论第113-119页
     ·实验验证第113-118页
     ·讨论第118-119页
 参考文献第119-121页
第六章 结论第121-124页
   ·贡献第121-122页
   ·未来工作第122-124页
在读期间发表的学术论文第124-126页
致谢第126页

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