| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-37页 |
| 1.1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1.1 导航定位是自主移动机器人必不可少的技术之一 | 第11-13页 |
| 1.1.2 自主导航定位是移动机器人复杂环境自主行驶的难题 | 第13-15页 |
| 1.1.3 部分生物的导航定位能力给我们带来了新的启示 | 第15-17页 |
| 1.2 基于天空偏振光的导航定位方法研究概述 | 第17-30页 |
| 1.2.1 偏振光导航原理 | 第17-18页 |
| 1.2.2 偏振光导航研究现状 | 第18-30页 |
| 1.2.3 偏振光导航定位存在的问题 | 第30页 |
| 1.3 同步定位与地图创建(SLAM)方法研究概述 | 第30-35页 |
| 1.3.1 SLAM问题的产生和发展 | 第31-33页 |
| 1.3.2 SLAM问题中的难点 | 第33-34页 |
| 1.3.3 天空偏振光分布与SLAM相结合的方法 | 第34-35页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第35-37页 |
| 第2章 天空散射光偏振分布模型 | 第37-55页 |
| 2.1 引言 | 第37-39页 |
| 2.2 偏振光的描述方法 | 第39-42页 |
| 2.2.1 Joanes矢量 | 第39-40页 |
| 2.2.2 Stokes矢量 | 第40页 |
| 2.2.3 Poincare球 | 第40-42页 |
| 2.3 天空偏振光的分布模型 | 第42-53页 |
| 2.3.1 Rayleigh散射 | 第44-45页 |
| 2.3.2 Mie散射 | 第45-48页 |
| 2.3.3 晴朗的天气下全天空偏振光的分布模型 | 第48-53页 |
| 2.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第3章 偏振信息获取与误差修正方法研究 | 第55-79页 |
| 3.1 引言 | 第55-57页 |
| 3.2 偏振信息获取方式及其特点 | 第57-60页 |
| 3.2.1 点源式偏振信息获取 | 第57-59页 |
| 3.2.2 图像式偏振信息获取 | 第59页 |
| 3.2.3 两种偏振信息获取的特点 | 第59-60页 |
| 3.3 偏振信息获取装置与获取方法 | 第60-71页 |
| 3.3.1 装置的结构设计 | 第60-64页 |
| 3.3.2 装置的标定方法 | 第64-67页 |
| 3.3.3 装置的误差修正方法 | 第67-71页 |
| 3.4 偏振特性测量的影响因素 | 第71-76页 |
| 3.4.1 偏振特性测量的内在影响因素 | 第71-73页 |
| 3.4.2 偏振特性测量的外在影响因素 | 第73-76页 |
| 3.5 本章小结 | 第76-79页 |
| 第4章 基于天空偏振光的SLAM方法研究 | 第79-101页 |
| 4.1 引言 | 第79-81页 |
| 4.2 轮式移动机器人的运动模型 | 第81-85页 |
| 4.2.1 轮式移动机器人阿克曼运动模型 | 第82-83页 |
| 4.2.2 阿克曼运动模型的缺陷及改进策略研究 | 第83-84页 |
| 4.2.3 阿克曼运动模型与车辆运动微分模型的对比分析 | 第84-85页 |
| 4.3 基于天空偏振光的SLAM方法改进策略 | 第85-98页 |
| 4.3.1 传统滤波方法及其缺陷 | 第89-94页 |
| 4.3.2 基于天空偏振光的SLAM方法改进策略 | 第94-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-101页 |
| 第5章 基于天空偏振光的导航定位实验 | 第101-117页 |
| 5.1 引言 | 第101页 |
| 5.2 基于天空偏振光的导航定位实验设计 | 第101-109页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第109-114页 |
| 5.3.1 基于航迹推算的结果分析 | 第109-111页 |
| 5.3.2 基于车辆运动微分模型的UKF-SLAM的结果分析 | 第111-114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-117页 |
| 第6章 总结与展望 | 第117-119页 |
| 6.1 总结 | 第117-118页 |
| 6.2 展望 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第126页 |
