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移动机器人动态室内场景中的自主环境探索

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 研究现状与发展趋势第9-11页
    1.3 本文的主要工作及创新点第11-13页
2 基于二维激光测距的同时定位与地图构建第13-25页
    2.1 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法第13-16页
    2.2 基于图优化的Cartographer构图算法第16-21页
    2.3 实验结果及分析第21-25页
3 基于栅格地图的路径规划第25-55页
    3.1 多层环境模型构建第26-33页
        3.1.1 多层环境模型数据结构第26-27页
        3.1.2 多层环境模型构建及更新算法第27-33页
    3.2 基于梯度法与Fastmarching算法结合的全局路径规划第33-39页
        3.2.1 基于Fastmarching算法的扩展栅格构建第33-36页
        3.2.2 基于梯度法的全局路径计算第36-39页
    3.3 基于改进动态窗口法的局部路径规划第39-46页
        3.3.1 机器人运动模型第39-41页
        3.3.2 采样速度空间第41-42页
        3.3.3 基于wave-front算法的改进评判函数第42-46页
    3.4 实验结果及分析第46-55页
        3.4.1 多层环境模型实验结果及分析第46-50页
        3.4.2 全局路径规划实验结果及分析第50-53页
        3.4.3 局部路径规划实验结果及分析第53-55页
4 面向动态室内场景的自主环境探索第55-70页
    4.1 探索环境模型构建第55-56页
    4.2 基于前沿评估的探索方法第56-61页
        4.2.1 基于双层广度优先搜索的前沿提取第57-58页
        4.2.2 前沿评估第58-61页
    4.3 实验结果及分析第61-70页
        4.3.1 探索环境模型实验结果及分析第61-62页
        4.3.2 基于前沿评估的探索方法实验结果及分析第62-70页
结论第70-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第74页
课题资助情况第74-75页
致谢第75-76页

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