| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·论文选题背景 | 第9-11页 |
| ·研究任务来源 | 第11页 |
| ·机器人的发展与现状 | 第11-13页 |
| ·机器人的概述 | 第11-13页 |
| ·我国机器人的发展和现状 | 第13页 |
| ·移动机器人的研究 | 第13-14页 |
| ·移动机器人即时定位与地图创建仿真软件 | 第14-17页 |
| ·Matlab 软件介绍 | 第14-16页 |
| ·Scilab 软件介绍 | 第16-17页 |
| ·论文的主要研究方法及其研究任务 | 第17-18页 |
| ·具体的研究方法 | 第17-18页 |
| ·主要研究的任务 | 第18页 |
| 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping） | 第19-34页 |
| ·SLAM 算法概述 | 第19-21页 |
| ·SLAM 问题 | 第21-32页 |
| ·SLAM 问题的定义 | 第21-25页 |
| ·作为马尔可夫链的SLAM 算法 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯过滤器推导 | 第26-27页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第27-30页 |
| ·可缩放的SLAM 算法 | 第30页 |
| ·鲁棒性的数据组合 | 第30-32页 |
| ·本地地图测序 | 第32页 |
| ·联合兼容性分枝限界法 | 第32页 |
| ·与现有技术相比的FastSLAM | 第32-33页 |
| 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 FastSLAM 2.0 | 第34-45页 |
| ·FastSLAM 2.0 简介 | 第34-35页 |
| ·FastSLAM 2.0 算法概述及其应用特性 | 第35-41页 |
| ·FastSLAM 和EKF 的类比 | 第36-37页 |
| ·FastSLAM 2.0 的收敛性 | 第37-40页 |
| ·同步观测值的处理问题 | 第40-41页 |
| ·FastSLAM2.0 的优越性 | 第41-44页 |
| ·FastSLAM2.0 与FastSLAM1.0 的比较分析 | 第41-43页 |
| ·FastSLAM2.0 的收敛速度 | 第43-44页 |
| 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 PGR（Path-generating regulator）导航算法 | 第45-55页 |
| ·PGR 导航算法的简述 | 第46-49页 |
| ·路径生成调节器 | 第49-54页 |
| 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章FastSLAM2.0 算法与PGR 导航法则结合应用的可行性研究 | 第55-73页 |
| ·可行性的理论分析 | 第55-56页 |
| ·移动机器人研究实验平台 | 第56-63页 |
| ·LABO-3 研究平台的优点和不足 | 第56-58页 |
| ·EMC-700 新移动平台的使用 | 第58-59页 |
| ·URG-04LN 传感器 | 第59-60页 |
| ·控制转换电路和LabJack U12 数据采集 | 第60-63页 |
| ·仿真与讨论 | 第63-72页 |
| 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
