| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关领域研究进展 | 第11-17页 |
| 1.2.1 自主机器人发展概况 | 第11-16页 |
| 1.2.2 国外 SLAM 问题研究现状 | 第16页 |
| 1.2.3 国内 SLAM 问题研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.4 相关领域研究简析 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 移动机器人系统模型建立 | 第19-25页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 坐标系统 | 第19-20页 |
| 2.3 环境模型 | 第20-21页 |
| 2.4 地标动态模型 | 第21-22页 |
| 2.5 传感器模型 | 第22-23页 |
| 2.5.1 里程计模型 | 第22页 |
| 2.5.2 激光测距仪模型 | 第22-23页 |
| 2.6 移动机器人运动学模型 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的一般性 SLAM 问题研究 | 第25-45页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 EKF-SLAM 实现过程 | 第26-32页 |
| 3.2.1 状态预测 | 第27-28页 |
| 3.2.2 状态更新 | 第28-30页 |
| 3.2.3 状态增广 | 第30-31页 |
| 3.2.4 数据关联 | 第31-32页 |
| 3.3 SLAM 问题基本特点分析 | 第32-36页 |
| 3.3.1 SLAM 问题的不确定性分析 | 第32-33页 |
| 3.3.2 SLAM 问题的相关性分析 | 第33-35页 |
| 3.3.3 SLAM 问题的收敛性分析 | 第35-36页 |
| 3.4 EKF-SLAM 仿真研究 | 第36-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 线段地标环境的 EKF-SLAM 问题研究 | 第45-62页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 地标抽取算法研究 | 第45-51页 |
| 4.2.1 RANSAC 方法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 RANSAC 算法改进 | 第48-51页 |
| 4.3 线段地标环境的 EKF-SLAM 实现过程 | 第51-57页 |
| 4.3.1 线段地标在不同坐标系下的描述 | 第51-53页 |
| 4.3.2 状态更新 | 第53-55页 |
| 4.3.3 状态增广 | 第55-57页 |
| 4.4 数据关联 | 第57-61页 |
| 4.4.1 线段地标的独立数据关联 | 第57-59页 |
| 4.4.2 联合相容分枝定界方法 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 线段地标环境的 EKF-SLAM 仿真与实验 | 第62-78页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 仿真和实验软硬件系统 | 第62-65页 |
| 5.2.1 软件系统 | 第62-64页 |
| 5.2.2 硬件系统 | 第64-65页 |
| 5.3 地标抽取算法验证 | 第65-70页 |
| 5.3.1 地标抽取算法仿真 | 第65-67页 |
| 5.3.2 地标抽取算法实验 | 第67-70页 |
| 5.4 SLAM 仿真 | 第70-72页 |
| 5.5 SLAM 实验 | 第72-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
