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大尺度环境中自主式水下机器人同时定位与地图构建算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状及发展前景第14-20页
        1.2.1 AUV 导航定位技术研究现状和发展动态第14-16页
        1.2.2 SLAM 算法研究现状和发展动态第16-17页
        1.2.3 水下 SLAM 研究现状和发展动态第17-19页
        1.2.4 大尺度水下 SLAM 研究现状和发展动态第19-20页
    1.3 本文工作及章节安排第20-24页
第二章 同时定位与地图构建第24-40页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 SLAM 概率模型第25-28页
        2.2.1 运动模型第27页
        2.2.2 测量模型第27-28页
    2.3 基于 EKF 的 SLAM 算法第28-33页
        2.3.1 系统状态向量第29-30页
        2.3.2 状态预测阶段第30-32页
        2.3.3 状态更新阶段第32-33页
    2.4 基于 EIF 的 SLAM 算法第33-39页
        2.4.1 SLAM 问题的信息形式第34-35页
        2.4.2 稀疏化扩展信息滤波器第35-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 C-RangerAUV 实验平台及声呐数据处理第40-58页
    3.1 引言第40页
    3.2 系统简介第40-45页
        3.2.1 机械机构第40-42页
        3.2.2 系统构成第42-44页
        3.2.3 传感器单元第44-45页
    3.3 声呐及声呐数据处理第45-55页
        3.3.1 声呐分类及工作原理第45-48页
        3.3.2 声呐数据及成像第48-51页
        3.3.3 声呐数据预处理第51-52页
        3.3.4 声呐数据校正第52-55页
    3.4 C-Ranger SLAM 算法第55-57页
    3.5 本章小结第57-58页
第四章 适用于大尺度环境的 SLAM 算法数据关联问题研究第58-78页
    4.1 引言第58-60页
    4.2 迭代分类匹配数据关联算法第60-65页
        4.2.1 算法描述第60-61页
        4.2.2 算法步骤第61-65页
    4.3 实验与分析第65-76页
        4.3.1 仿真实验结果第65-73页
        4.3.2 维多利亚公园数据集第73-76页
    4.4 本章小结第76-78页
第五章 基于系统可观测性分析的 EKF-SLAM 算法一致性研究第78-96页
    5.1 引言第78-79页
    5.2 基于可观测性的 EKF-SLAM 系统一致性分析第79-86页
        5.2.1 非线性化 SLAM 子系统的可观测性第79-80页
        5.2.2 线性化 EKF 子系统的局部可观测性第80-85页
        5.2.3 系统可观测性与一致性关系第85-86页
    5.3 局部一致性及局部一致估计器第86-88页
        5.3.1 局部一致性第86页
        5.3.2 局部一致估计器第86-88页
    5.4 实验及分析第88-95页
        5.4.1 仿真实验第89-92页
        5.4.2 海试实验第92-95页
    5.5 本章小结第95-96页
第六章 大尺度环境中 SLAM 算法计算复杂度研究第96-118页
    6.1 引言第96-97页
    6.2 基于子地图的混合 SLAM 算法第97-103页
        6.2.1 子地图混合 SLAM 算法总体结构第97-99页
        6.2.2 基于 LCEKF 算法的子地图建立第99-101页
        6.2.3 基于 SEIF 算法的子地图联结第101-103页
    6.3 实验及分析第103-117页
        6.3.1 仿真实验第103-110页
        6.3.2 维多利亚公园数据集第110-112页
        6.3.3 海试实验第112-117页
    6.4 本章小结第117-118页
第七章 总结与展望第118-120页
    7.1 论文工作总结第118页
    7.2 工作不足与展望第118-120页
附录 A:EKF-SLAM 系统线性化误差状态空间公式推导第120-124页
    A.1 预测模型第120-122页
    A.2 测量模型第122-124页
参考文献第124-130页
致谢第130-131页
个人简历第131-132页
攻读博士学位期间发表论文及参与项目情况第132-133页

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