| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 WSNs与移动机器人的异同及两者结合 | 第12-13页 |
| 1.2.1 WSNs与移动机器人的比较 | 第12页 |
| 1.2.2 WSNs与移动机器人的结合 | 第12-13页 |
| 1.3 WSNs与移动机器人定位国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 WSNs定位研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 移动机器人定位研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 WSNs-移动机器人定位研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要内容与组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 基于移动机器人辅助的WSNs节点定位研究 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 WSNs节点定位技术 | 第18-21页 |
| 2.2.1 WSNs节点定位概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 WSNs节点定位常用算法 | 第19-21页 |
| 2.3 基于移动机器人辅助的节点定位 | 第21-23页 |
| 2.3.1 移动机器人-WSNs定位问题描述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 移动机器人-WSNs系统模型 | 第22-23页 |
| 2.4 移动机器人辅助下基于改进CKF的节点定位算法 | 第23-29页 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波在节点定位中的应用 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于改进CKF的辅助节点定位算法 | 第24-27页 |
| 2.4.3 算法仿真结果及分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 WSNs环境下基于改进CKF的移动机器人定位算法 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 移动机器人定位技术 | 第30-31页 |
| 3.2.1 移动机器人定位概述 | 第30页 |
| 3.2.2 移动机器人定位方法 | 第30-31页 |
| 3.3 三种常用移动机器人定位算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 基于多种传感器的自定位算法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 基于图优化匹配的定位算法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 基于卡尔曼滤波的定位算法 | 第33-34页 |
| 3.4 WSNs环境下移动机器人定位研究 | 第34-36页 |
| 3.4.1 WSNs环境下移动机器人定位问题描述 | 第34-35页 |
| 3.4.2 WSNs环境下移动机器人定位系统建模 | 第35-36页 |
| 3.5 WSNs环境下基于改进CKF滤波的定位算法 | 第36-42页 |
| 3.5.1 CKF算法改进思想 | 第36-38页 |
| 3.5.2 WSNs环境下移动机器人定位算法实现流程 | 第38-39页 |
| 3.5.3 算法仿真结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于改进CKF的WSNs与移动机器人协作定位研究 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 多传感器数据融合 | 第44-46页 |
| 4.2.1 多传感器数据融合概述 | 第44页 |
| 4.2.2 数据融合方法设计 | 第44-46页 |
| 4.3 基于改进CKF算法的WSNs与移动机器人协作定位 | 第46-50页 |
| 4.3.1 协作定位问题描述与建模 | 第46-49页 |
| 4.3.2 改进CKF算法的WSNs与移动机器人协作定位 | 第49-50页 |
| 4.4 仿真实验及分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 仿真环境及参数 | 第50-51页 |
| 4.4.2 仿真结果及误差分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
