基于压缩非线性滤波与图论的同时定位与构图方法研究
摘要 | 第11-13页 |
Abstract | 第13-14页 |
第一章 绪论 | 第15-36页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
1.2 SLAM问题提出与发展 | 第17-18页 |
1.3 SLAM关键技术概述 | 第18-31页 |
1.3.1 环境描述 | 第18-19页 |
1.3.2 数据关联 | 第19-21页 |
1.3.3 滤波SLAM | 第21-25页 |
1.3.4 图论SLAM | 第25-31页 |
1.4 SLAM的应用研究现状 | 第31-33页 |
1.4.1 地面机器人 | 第31-32页 |
1.4.2 无人机 | 第32页 |
1.4.3 水下航行器 | 第32-33页 |
1.4.4 行星探测 | 第33页 |
1.5 本文研究内容及章节安排 | 第33-36页 |
第二章 同时定位与构图理论模型 | 第36-53页 |
2.1 引言 | 第36页 |
2.2 概率SLAM | 第36-38页 |
2.3 SLAM滤波模型 | 第38-47页 |
2.3.1 滤波SLAM | 第38-40页 |
2.3.2 2D仿真验证 | 第40-43页 |
2.3.3 3D仿真验证 | 第43-47页 |
2.4 SLAM图论优化模型 | 第47-51页 |
2.4.1 扫描匹配 | 第48-49页 |
2.4.2 图论SLAM优化 | 第49-51页 |
2.5 小结 | 第51-53页 |
第三章 同时定位与构图压缩无迹卡尔曼滤波研究 | 第53-70页 |
3.1 引言 | 第53页 |
3.2 基于UKF的SLAM算法 | 第53-56页 |
3.3 部分采样UKF-SLAM | 第56-61页 |
3.3.1 部分采样一致性分析 | 第56-57页 |
3.3.2 基于部分采样的UKF-SLAM模型 | 第57-61页 |
3.4 压缩UKF-SLAM | 第61-65页 |
3.4.1 一步更新 | 第62-63页 |
3.4.2 多步更新 | 第63-64页 |
3.4.3 全局更新 | 第64-65页 |
3.5 实验验证与分析 | 第65-68页 |
3.5.1 蒙特卡洛仿真实验 | 第65-66页 |
3.5.2 地面跑车实验 | 第66-68页 |
3.6 小结 | 第68-70页 |
第四章 鲁棒线性同时定位与构图优化方法 | 第70-89页 |
4.1 引言 | 第70页 |
4.2 基于广义最小二乘的线性SLAM | 第70-73页 |
4.3 鲁棒线性SLAM | 第73-81页 |
4.3.1 延迟优化 | 第74-76页 |
4.3.2 野值探测 | 第76-77页 |
4.3.3 野值剔除 | 第77-80页 |
4.3.4 性能分析 | 第80-81页 |
4.4 实验结果与分析 | 第81-87页 |
4.4.1 实验数据及参数 | 第81页 |
4.4.2 对仿真野值实验结果 | 第81-86页 |
4.4.3 对真实野值实验结果 | 第86页 |
4.4.4 算法效率分析 | 第86-87页 |
4.5 小结 | 第87-89页 |
第五章 基于对偶四元数的同时定位与构图优化方法 | 第89-106页 |
5.1 引言 | 第89页 |
5.2 对偶四元数理论 | 第89-92页 |
5.2.1 四元数 | 第89-91页 |
5.2.2 对偶数 | 第91页 |
5.2.3 对偶四元数 | 第91-92页 |
5.3 对偶四元数SLAM模型 | 第92-97页 |
5.3.1 误差函数 | 第92-95页 |
5.3.2 基于对偶四元数优化 | 第95-97页 |
5.4 扰动过参数化方法 | 第97-98页 |
5.4.1 四元数过参数化 | 第97页 |
5.4.2 轴-角过参数化 | 第97-98页 |
5.5 实验结果与分析 | 第98-104页 |
5.5.1 算法性能评估 | 第99-102页 |
5.5.2 扰动过参数化方法比较分析 | 第102-104页 |
5.6 小结 | 第104-106页 |
第六章 结论与展望 | 第106-111页 |
6.1 论文主要研究工作及成果 | 第106-109页 |
6.2 下一步研究展望 | 第109-111页 |
致谢 | 第111-113页 |
参考文献 | 第113-126页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第126-127页 |
附录A 对偶四元数雅克比矩阵 | 第127页 |