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移动机器人SLAM与路径规划方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景第11-14页
        1.1.1 移动机器人在物流领域的应用第11-12页
        1.1.2 自主移动机器人的研究背景第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 移动机器人研究现状第14-15页
        1.2.2 SLAM研究现状第15-16页
        1.2.3 路径规划研究现状第16-17页
    1.3 课题研究目的第17-18页
    1.4 课题研究内容第18-20页
第二章 自主导航相关问题及系统模型研究第20-29页
    2.1 引言第20页
    2.2 移动机器人导航相关问题第20-24页
        2.2.1 机器人定位第21-22页
        2.2.2 环境地图的表示第22-23页
        2.2.3 同时定位与地图构建第23-24页
        2.2.4 路径规划第24页
    2.3 移动机器人系统模型的建立第24-27页
        2.3.1 坐标系统模型第24-25页
        2.3.2 运动及里程计模型第25-26页
        2.3.3 环境路标模型第26-27页
        2.3.4 传感器观测模型第27页
    2.4 本章小结第27-29页
第三章 同时定位与地图构建方法研究第29-43页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 同时定位与地图构建问题第30-32页
        3.2.1 SLAM问题数学描述第30-31页
        3.2.2 SLAM关键问题第31-32页
    3.3 EKF-SLAM算法第32-36页
        3.3.1 卡尔曼滤波器第32-34页
        3.3.2 基于卡尔曼滤波器的SLAM算法第34-36页
    3.4 FAST-SLAM算法第36-40页
        3.4.1 粒子滤波器第36-37页
        3.4.2 基于RBPF的FAST-SLAM算法第37-40页
    3.5 仿真结果与分析第40-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 基于蜘蛛群居算法的全局路径规划方法研究第43-58页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 环境模型第44-45页
    4.3 蜘蛛群居算法第45-47页
        4.3.1 设定初始值第45页
        4.3.2 雌性蜘蛛协作第45-46页
        4.3.3 雄性蜘蛛协作第46页
        4.3.4 雌、雄蜘蛛的交互第46-47页
    4.4 基于引力搜索和蜘蛛群居混合优化算法第47-49页
        4.4.1 自身调节因子改进第47页
        4.4.2 优化邻域搜索第47-48页
        4.4.3 优化全局搜索第48页
        4.4.4 引入引力搜索第48-49页
    4.5 改进的蜘蛛群居算法的函数评定第49-53页
        4.5.1 寻优步骤第49页
        4.5.2 测试函数第49-50页
        4.5.3 测试结果第50-53页
    4.6 蜘蛛群居混合优化算法的移动机器人路径规划第53-54页
    4.7 仿真实验及分析第54-57页
    4.8 本章小结第57-58页
第五章 基于视觉的移动机器人综合实验第58-73页
    5.1 引言第58页
    5.2 实验软件平台第58-60页
        5.2.1 Ubuntu系统环境第58-59页
        5.2.2 开源机器人操作系统(ROS)及其优点第59-60页
    5.3 实验硬件平台第60-62页
    5.4 实验环境的配置第62-63页
    5.5 室内SLAM综合实验第63-72页
        5.5.1 特征匹配实验第63-67页
        5.5.2 点云拼接实验第67页
        5.5.3 基于视觉的室内同时定位与地图构建实验第67-69页
        5.5.4 自主导航实验第69-72页
    5.6 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-76页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80页

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