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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

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