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基于Cartographer和RBPF的室内SLAM技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-21页
    1.1 课题研究的背景、目的和意义第10-12页
    1.2 机器人SLAM算法的国内外发展现状第12-18页
        1.2.1 移动机器人的国内外发展现状第12-15页
        1.2.2 SLAM算法研究现状第15-18页
    1.3 本文主要研究内容第18-21页
第2章 机器人同时定位与建图算法研究第21-35页
    2.1 SLAM方法简述第21页
    2.2 RBPF算法与地图构建第21-27页
        2.2.1 基于贝叶斯的SLAM问题描述第22-23页
        2.2.2 Rao-Blackwellized变换第23-25页
        2.2.3 改进的RBPF算法第25-27页
    2.3 Cartographer算法与地图创建第27-31页
        2.3.1 Cartographer方法简述第27页
        2.3.2 Cartographer算法第27-31页
    2.4 仿真结果分析第31-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第3章 地面移动机器人运动模型分析第35-44页
    3.1 差分轮里程计算原理第35页
    3.2 差速驱动机器人运动模型第35-36页
    3.3 动态窗口法计算运动轨迹第36-38页
    3.4 左右轮差速计算运动轨迹第38-39页
    3.5 里程误差分析第39-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第4章 基于ROS的移动机器人SLAM系统实现第44-52页
    4.1 ROS系统概念第44页
    4.2 移动机器人SLAM系统实现第44-49页
        4.2.1 系统构建及传感器选择第44-47页
        4.2.2 移动机器人SLAM系统中的数据传输第47-49页
    4.3 ROS分布式系统部署第49-51页
    4.4 本章小结第51-52页
第5章 实验结果与分析第52-68页
    5.1 SLAM建图实验环境选取第52页
    5.2 数据关联过程第52-57页
    5.3 地图定位偏差的实验及分析第57-67页
    5.4 本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-75页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第75-76页
致谢第76页

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