| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 移动机器人的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 移动机器人定位导航技术的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文创新点 | 第18页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于SLAM算法的移动机器人建模与分析 | 第20-25页 |
| 2.1 SLAM算法基本原理 | 第20-22页 |
| 2.2 SLAM算法问题的建模 | 第22-23页 |
| 2.3 移动机器人运动模型 | 第23-24页 |
| 2.4 移动机器人观测模型 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于时变调节因子的移动机器人EKF-SLAM算法 | 第25-33页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 基于时变调节因子的EKF-SLAM算法 | 第26-28页 |
| 3.3 仿真实验 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于人工鱼群优化的移动机器人FastSLAM算法 | 第33-43页 |
| 4.1 引言 | 第33-34页 |
| 4.2 传统FastSLAM算法基本原理 | 第34-35页 |
| 4.3 基于人工鱼群优化的移动机器人FastSLAM算法 | 第35-38页 |
| 4.4 仿真实验 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于SLAM算法的移动机器人环境信息采集处理系统设计与实现 | 第43-53页 |
| 5.1 移动机器人环境信息采集处理系统设计 | 第43-46页 |
| 5.1.1 DSP主控芯片模块 | 第44-45页 |
| 5.1.2 视觉传感器模块 | 第45页 |
| 5.1.3 无线通信模块 | 第45-46页 |
| 5.2 基于SLAM算法的环境信息采集处理系统 | 第46-47页 |
| 5.3 实验与结果 | 第47-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
