基于ROS的移动机器人自主定位与导航方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 轮式移动机器人 | 第11-13页 |
| 1.2.2 移动机器人定位 | 第13-14页 |
| 1.2.3 同时定位与地图构建 | 第14-15页 |
| 1.2.4 路径规划 | 第15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 移动机器人软硬件平台搭建 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 机器人操作系统 | 第17-19页 |
| 2.2.1 ROS的主要特点 | 第17-18页 |
| 2.2.2 ROS的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.3 移动机器人的软硬件系统 | 第19-22页 |
| 2.3.1 硬件系统 | 第19-21页 |
| 2.3.2 软件系统 | 第21-22页 |
| 2.4 PC机间通信和PC机与控制器间通信 | 第22-23页 |
| 2.4.1 PC机间通信 | 第22页 |
| 2.4.2 PC机与控制器间通信 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于编码器和陀螺仪的移动机器人定位 | 第24-32页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 移动机器人运动学模型 | 第24-26页 |
| 3.3 卡尔曼滤波算法 | 第26-27页 |
| 3.4 移动机器人定位 | 第27-28页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 3.5.1 仿真 | 第28-30页 |
| 3.5.2 实验 | 第30-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于RGB-D相机的视觉里程计 | 第32-44页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 问题描述 | 第32-33页 |
| 4.2.1 相机模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 帧间相机运动模型 | 第33页 |
| 4.3 视觉里程计算法流程 | 第33-37页 |
| 4.3.1 ORB特征提取与匹配 | 第34-35页 |
| 4.3.2 帧间相机运动估计 | 第35-36页 |
| 4.3.3 关键帧选取与局部优化 | 第36-37页 |
| 4.4 g2o方法 | 第37-41页 |
| 4.4.1 图优化模型建立 | 第37-38页 |
| 4.4.2 非线性最小二乘求解 | 第38-39页 |
| 4.4.3 g2o实现框架 | 第39-41页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第41-43页 |
| 4.5.1 帧间内点数对比 | 第41页 |
| 4.5.2 直线运动实验 | 第41-42页 |
| 4.5.3 圆周运动实验 | 第42页 |
| 4.5.4 实验分析 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于激光传感器的机器人导航系统设计 | 第44-60页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 同时定位与地图构建技术 | 第44-48页 |
| 5.2.1 地图表示方法 | 第44-46页 |
| 5.2.2 SLAM问题的概率描述 | 第46页 |
| 5.2.3 激光SLAM算法 | 第46-48页 |
| 5.3 移动机器人自主导航系统 | 第48-49页 |
| 5.4 全局路径规划算法 | 第49-53页 |
| 5.4.1 A*算法 | 第49-50页 |
| 5.4.2 RRT算法及其改进 | 第50-53页 |
| 5.5 局部路径规划算法 | 第53-55页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 5.6.1 环境地图构建 | 第55页 |
| 5.6.2 路径规划与导航 | 第55-59页 |
| 5.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第67页 |
