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室外移动机器人同时定位与建图的一致性方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-25页
   ·课题来源、研究背景及意义第11-13页
     ·课题来源第11页
     ·研究背景及意义第11-13页
   ·研究现状分析第13-24页
     ·环境地图表示和定位方法第13-15页
     ·同时定位与建图(SLAM)方法第15-21页
     ·SLAM 关键问题第21-23页
     ·高性能 SLAM 滤波器的实现途径第23-24页
   ·本文主要内容和章节安排第24-25页
第二章 扩展卡尔曼滤波方法的一致性改进第25-57页
   ·传感器配置第25-28页
     ·里程计第25-27页
     ·激光雷达第27页
     ·点特征提取第27-28页
   ·扩展卡尔曼滤波(EKF)方法第28-36页
     ·EKF-SLAM 方法递推过程第28-32页
     ·数据关联与地图维护第32-33页
     ·问题分析第33-36页
   ·标准 EKF-SLAM 方法的不一致性第36-41页
     ·车辆静止重观测问题第36-39页
     ·现有解决方法第39-40页
     ·协方差矩阵的分解特性第40-41页
   ·可移动坐标框架(MCF)方法第41-49页
     ·MCF-EKF 方法递推过程第42-45页
     ·坐标框架移动的依据第45-46页
     ·一致性检验第46-48页
     ·环路闭合后的车辆轨迹修正第48-49页
   ·实验第49-56页
     ·定位实验第49-51页
     ·SLAM 实验第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第三章 扩展信息滤波方法的一致性改进第57-79页
   ·扩展信息滤波器(EIF)第57-60页
     ·信息矩阵和信息滤波器第57-58页
     ·主要实现方法第58-60页
   ·可移动坐标框架的稀疏扩展信息滤波器第60-71页
     ·MCF-EIF 方法第60-69页
     ·MCF-SEIF 方法第69-71页
   ·问题分析第71-74页
     ·数据关联第71-72页
     ·车辆轨迹的分段修正第72-73页
     ·MCF-SEIF 与其他方法的关系第73-74页
   ·SLAM 实验第74-78页
     ·MCF-EIF 实验第74-75页
     ·MCF-SEIF 实验第75-78页
   ·本章小结第78-79页
第四章 具有全局一致性的子地图方法第79-93页
   ·MCF-SEIF 方法的性能讨论第79-81页
   ·基于约束的子地图方法第81-86页
     ·子地图的建立和维护第81-82页
     ·环路闭合后的子地图更新第82-84页
     ·多圈重复探测第84-85页
     ·子地图之间的公共特征匹配第85-86页
   ·问题分析第86-89页
     ·子地图一致性判别准则第86-87页
     ·子地图创建准则第87页
     ·子地图方法比较第87-89页
   ·SLAM 实验第89-92页
     ·单圈 SLAM 实验第89-91页
     ·多圈 SLAM 实验第91-92页
   ·本章小结第92-93页
第五章 侦察机器人环境探测和自动回撤第93-107页
   ·问题描述第93-94页
   ·消防侦察机器人介绍第94-96页
     ·硬件系统第94-95页
     ·控制系统第95-96页
   ·环境探测和自动回撤第96-103页
     ·结构化环境中的自动回撤第96-100页
     ·复杂环境探测第100-103页
   ·实验第103-106页
     ·自动回撤实验第103-104页
     ·SLAM 实验第104-106页
   ·本章小结第106-107页
第六章 总结第107-111页
   ·主要结论和创新点第107-108页
     ·主要结论第107-108页
     ·创新点第108页
   ·不足和待解决问题第108-110页
     ·SLAM 问题第109页
     ·数据处理和数据关联第109-110页
   ·研究展望第110-111页
附录 A 符号与标记第111-112页
附录 B 三自由度向量的复合操作第112-113页
附录 C 实验环境第113-115页
参考文献第115-121页
致谢第121-122页
攻读博士学位期间发表的论文第122页
参加的主要科研项目第122-124页

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