| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| §1-1 引言 | 第9-10页 |
| §1-2 SLAM 的概念与问题的提出 | 第10-11页 |
| §1-3 SLAM 发展的特点 | 第11-13页 |
| 1-3-1 国内外主要研究机构和人员 | 第11页 |
| 1-3-2 SLAM 算法的发展 | 第11-12页 |
| 1-3-3 SLAM 机器人应用环境的发展 | 第12页 |
| 1-3-4 SLAM 传感器的发展 | 第12-13页 |
| 1-3-5 小结 | 第13页 |
| §1-4 SLAM 发展展望 | 第13页 |
| §1-5 三维 SLAM 介绍 | 第13-15页 |
| 第二章 移动机器人系统建模 | 第15-21页 |
| §2-1 机器人的定位模型 | 第15-18页 |
| 2-1-1 里程计定位模型 | 第15-17页 |
| 2-1-2 运动控制命令模型 | 第17-18页 |
| §2-2 传感器感知模型 | 第18-19页 |
| §2-3 本章小节 | 第19-21页 |
| 第三章 基于 FastSLAM 算法的平面地图创建 | 第21-47页 |
| §3-1 SLAM 问题的基本理论 | 第21-29页 |
| 3-1-1 移动机器人同步定位和地图创建的原理 | 第21-25页 |
| 3-1-2 SLAM 问题的理论模型 | 第25-26页 |
| 3-1-3 SLAM 问题的主要研究方法 | 第26-27页 |
| 3-1-3 传统SLAM 方法简介 | 第27-29页 |
| §3-2 基于 FastSLAM 算法的平面地图创建 | 第29-36页 |
| 3-2-1 FastSLAM 问题的马尔可夫性质 | 第30-32页 |
| 3-2-2 FastSLAM 的粒子形式 | 第32-36页 |
| §3-3 FastSLAM 粒子的数据关联 | 第36-38页 |
| §3-4 基于噪声模糊聚类的曲线拟合方法 | 第38-46页 |
| 3-4-1 对观测点分组 | 第38-39页 |
| 3-4-2 线段提取 | 第39-43页 |
| 3-4-3 相容线段融合 | 第43-45页 |
| 3-4-4 在线生成基于线段的地图方法总结及实验 | 第45-46页 |
| §3-3 本章小节 | 第46-47页 |
| 第四章 基于粒子滤波器的 FastSLAM 算法的软件实现与实验 | 第47-59页 |
| §4-1 算法的实现 | 第47-49页 |
| §4-2 软件介绍与实验结果 | 第49-59页 |
| 4-2-1 软件设计 | 第49-51页 |
| 4-2-2 实验结果 | 第51-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第64页 |
