FastSLAM2.0控制法则与PGR导航法则的结合研究及其仿真
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 绪论 | 第9-12页 |
| 第一章 概述 | 第12-17页 |
| ·机器人概述 | 第12-13页 |
| ·机器人的发展 | 第13-14页 |
| ·我国机器人前景 | 第14-15页 |
| ·机器人控制语言与计算机系统 | 第15-16页 |
| 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基本理论 | 第17-24页 |
| ·传感器 | 第17-18页 |
| ·粒子滤波器 | 第18-19页 |
| ·扩展卡尔滤波器(EKF)原理 | 第19-24页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第19-21页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF)的算法 | 第21-24页 |
| 第三章 同时定位与制图(SLAM) | 第24-35页 |
| ·SLAM概述 | 第24-27页 |
| ·SLAM简介 | 第24页 |
| ·SLAM系统原理 | 第24-25页 |
| ·SLMA算法的性质 | 第25-26页 |
| ·SLAM中存在累积误差问题和数据关联问题 | 第26页 |
| ·SLAM的未来研究方向 | 第26-27页 |
| ·SLAM问题 | 第27-29页 |
| ·环境的描述—地图 | 第27-28页 |
| ·SLAM中定位与环境特征提取 | 第28-29页 |
| ·不确定信息的描述和处理方法 | 第29页 |
| ·SLAM的实现方法分析 | 第29-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 FastSLAM | 第35-41页 |
| ·FastSLAM的比较 | 第35页 |
| ·FastSLAM的基本法则 | 第35-36页 |
| ·数据关联未知的FastSLAM | 第36-38页 |
| ·数据关联的不确定性 | 第36-37页 |
| ·每个粒子的数据关联 | 第37页 |
| ·粒子中加入新的环境物体 | 第37-38页 |
| ·FastSLAM2.0 | 第38-40页 |
| ·相关理论 | 第38页 |
| ·提案分布 | 第38-39页 |
| ·FastSLAM2.0法则 | 第39-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 创新导航控制PGR | 第41-51页 |
| ·导航绪论 | 第41-43页 |
| ·移动机器人导航系统理论与技术的研究概况 | 第43-45页 |
| ·体系结构 | 第43页 |
| ·环境建模与定位 | 第43-44页 |
| ·路径规划 | 第44-45页 |
| ·运动控制 | 第45-46页 |
| ·新导航法则的推导 | 第46-50页 |
| 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 实验仿真 | 第51-68页 |
| ·scilab简介 | 第51-52页 |
| ·Scilab的特点 | 第52-54页 |
| ·scilab与matlab比较 | 第54-55页 |
| ·仿真 | 第55-68页 |
| ·实验流程图 | 第55-58页 |
| ·仿真 | 第58-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录A 主程序 | 第71-79页 |
| 附录B FastSLAM程序 | 第79-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
