基于EKF的AUV同时定位与构图方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·国内外水下机器人研究现状 | 第12-13页 |
| ·水下导航方法介绍 | 第13-14页 |
| ·定位与地图构建 | 第14-18页 |
| ·移动机器人定位 | 第15-16页 |
| ·地图构建 | 第16-17页 |
| ·同时定位与地图构建 | 第17-18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 2 环境表示方法及传感器介绍 | 第20-29页 |
| ·环境表示方法 | 第20-23页 |
| ·栅格地图 | 第20-21页 |
| ·拓扑地图 | 第21-22页 |
| ·特征地图 | 第22页 |
| ·环境表示方法的选择 | 第22-23页 |
| ·声纳传感器 | 第23-26页 |
| ·成像声纳 | 第25-26页 |
| ·声纳图像的特征提取 | 第26页 |
| ·基于成像声纳的SLAM | 第26-27页 |
| ·罗盘 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 基于EKF 的同时定位与构图算法与一致性问题 | 第29-50页 |
| ·基于EKF 的SLAM 算法原理 | 第29-30页 |
| ·基于EKF 的SLAM 算法过程 | 第30-34页 |
| ·初始化 | 第32页 |
| ·预测 | 第32-33页 |
| ·数据关联 | 第33-34页 |
| ·地图更新 | 第34页 |
| ·增加新的观测值 | 第34页 |
| ·EKF-SLAM 中的数据关联 | 第34-40页 |
| ·最邻近算法 | 第35-36页 |
| ·JCBB 算法 | 第36-39页 |
| ·重定位 | 第39-40页 |
| ·基于EKF 的SLAM 中存在的问题 | 第40-45页 |
| ·计算的复杂度问题 | 第41-42页 |
| ·一致性问题 | 第42-45页 |
| ·基于标准EKF 的水下SLAM 算法 | 第45-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 4 以机器人为坐标的AUV 同时定位与作图 | 第50-61页 |
| ·AUV 运动过程模型 | 第50-52页 |
| ·AUV 的简化仿真模型 | 第50-51页 |
| ·AUV 的简化运动模型 | 第51-52页 |
| ·AUV 的简化观测模型 | 第52页 |
| ·算法过程 | 第52-57页 |
| ·该算法的几个关键问题 | 第53-55页 |
| ·两种算法的比较 | 第55-57页 |
| ·仿真结果 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 2D 空间的变换运算 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
