移动机器人小区域导航关键问题研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 移动机器人与导航技术的发展与现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 移动机器人及其导航技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 移动机器人导航技术研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3 本文的研究目标 | 第20-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-24页 |
| 2 移动机器人小区域导航相关理论基础 | 第24-42页 |
| 2.1 惯性测量传感器 | 第24-27页 |
| 2.2 捷联惯性导航理论 | 第27-34页 |
| 2.2.1 坐标系 | 第27-28页 |
| 2.2.2 欧拉角 | 第28-30页 |
| 2.2.3 旋转矩阵 | 第30-31页 |
| 2.2.4 单位四元数 | 第31-33页 |
| 2.2.5 姿态解算 | 第33-34页 |
| 2.3 支持向量机理论 | 第34-38页 |
| 2.3.1 支持向量机简介 | 第34-35页 |
| 2.3.2 线性分类器 | 第35-36页 |
| 2.3.3 最优分类超平面的解 | 第36-38页 |
| 2.4 视觉导航理论 | 第38-41页 |
| 2.4.1 双目视觉系统 | 第38-40页 |
| 2.4.2 运动估计 | 第40-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 基于互补重构的移动机器人姿态解算 | 第42-62页 |
| 3.1 姿态角滤波 | 第42-46页 |
| 3.1.1 线性卡尔曼滤波器 | 第42-43页 |
| 3.1.2 姿态滤波器 | 第43-46页 |
| 3.2 观测四元素的构造 | 第46-48页 |
| 3.2.1 航向姿态角观测值 | 第46-47页 |
| 3.2.2 姿态四元数观测值 | 第47-48页 |
| 3.3 基于互补重构的四元数迭代更新方法 | 第48-55页 |
| 3.3.1 姿态四元数的互补重构 | 第49-50页 |
| 3.3.2 互补重构参数计算 | 第50-53页 |
| 3.3.3 互补重构四元数的迭代更新 | 第53-55页 |
| 3.4 仿真实验 | 第55-61页 |
| 3.4.1 姿态滤波实验 | 第57-58页 |
| 3.4.2 基于互补重构的四元数迭代仿真实验 | 第58-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于支持向量机的路况识别和机器人循迹追踪 | 第62-80页 |
| 4.1 基于支持向量机的路况识别 | 第62-68页 |
| 4.1.1 支持向量机实现 | 第62-64页 |
| 4.1.2 路况分类和识别 | 第64-68页 |
| 4.2 机器人循迹追踪 | 第68-70页 |
| 4.2.1 机器人运动状态的分类 | 第68页 |
| 4.2.2 机器人循迹追踪 | 第68-70页 |
| 4.3 仿真实验 | 第70-78页 |
| 4.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 基于特征点分类的机器人运动估计 | 第80-92页 |
| 5.1 图像特征提取及RANSAC算法 | 第80-83页 |
| 5.1.1 图像特征提取 | 第80-82页 |
| 5.1.2 RANSAC算法 | 第82-83页 |
| 5.2 特征点分类策略 | 第83-85页 |
| 5.3 机器人运动估计 | 第85-87页 |
| 5.4 仿真实验 | 第87-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 6 总结与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 论文的工作及其意义 | 第92-93页 |
| 6.2 论文有待解决的问题 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 作者简历及在学习期间取得的科研成果 | 第100页 |
