基于激光测距仪的移动机器人同时定位和地图创建
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·智能移动机器人 | 第10-11页 |
| ·地图创建涉及的问题 | 第11-12页 |
| ·地图的描述方法 | 第11-12页 |
| ·传感器 | 第12页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 地图描述方法及硬件平台 | 第14-22页 |
| ·地图描述方法 | 第14-15页 |
| ·栅格地图 | 第14页 |
| ·拓扑地图 | 第14-15页 |
| ·几何特征地图 | 第15页 |
| ·测距传感器 | 第15-17页 |
| ·立体视觉 | 第15页 |
| ·声纳传感器 | 第15-16页 |
| ·激光测距仪 | 第16-17页 |
| ·实验的硬件平台 | 第17-21页 |
| ·Pioneer3移动机器人 | 第17-18页 |
| ·激光测距仪 | 第18-19页 |
| ·激光测距仪的特性分析 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 局部地图创建 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·数据预处理 | 第23-25页 |
| ·局部地图创建 | 第25-32页 |
| ·区域分割 | 第25-27页 |
| ·线段提取 | 第27-30页 |
| ·线段拟合 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 机器人定位 | 第34-48页 |
| ·引言 | 第34-37页 |
| ·相关线段的判断 | 第37-39页 |
| ·线段范围 | 第37-38页 |
| ·相关线段判断方法 | 第38-39页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第39-43页 |
| ·随机线性离散系统的卡尔曼滤波算法 | 第39-41页 |
| ·随机非线性离散系统扩展卡尔曼滤波 | 第41-43页 |
| ·扩展卡尔曼滤波在机器人定位中的应用 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第45-46页 |
| ·实际环境中的实验 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 全局地图创建 | 第48-54页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·局部地图和全局地图的融合 | 第48-50页 |
| ·实验和结论 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结 | 第54-56页 |
| ·课题总结 | 第54页 |
| ·论文的创新点 | 第54-55页 |
| ·课题不足与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者攻读硕士期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |
