自主移动机器人路径规划算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外自主移动机器人的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 SLAM技术和路径规划技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 SLAM技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 路径规划技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 TurtleBo2机器人的硬件和软件系统 | 第17-27页 |
| 2.1 移动平台和传感器 | 第17-22页 |
| 2.1.1 移动机器人TurtleBot 2 | 第17页 |
| 2.1.2 差速驱动机器人的运动模型 | 第17-20页 |
| 2.1.3 激光雷达RAPLIDARA2 | 第20-22页 |
| 2.2 软件平台ROS | 第22-24页 |
| 2.3 导航包的框架 | 第24-26页 |
| 2.3.1 导航的控制层次 | 第24-25页 |
| 2.3.2 导航系统整体框架 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 SLAM和路径规划技术 | 第27-40页 |
| 3.1 实时定位与地图创建 | 第27-31页 |
| 3.1.1 SLAM的基本框架 | 第27-28页 |
| 3.1.2 激光SLAM | 第28-30页 |
| 3.1.3 视觉SLAM | 第30-31页 |
| 3.2 移动机器人的路径规划 | 第31-39页 |
| 3.2.1 全局路径规划 | 第31-36页 |
| 3.2.2 基于DWA的局部路径规划算法 | 第36-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进的RRT路径规划算法 | 第40-49页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 快速扩展随机树算法介绍 | 第40-42页 |
| 4.3 改进的RRT算法 | 第42-47页 |
| 4.3.1 目标偏向采样策略 | 第42-44页 |
| 4.3.2 度量函数 | 第44-45页 |
| 4.3.3 碰撞信息检测 | 第45页 |
| 4.3.4 路径平滑处理 | 第45-47页 |
| 4.4 仿真实验 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统测试与分析 | 第49-59页 |
| 5.1 实验过程及实验结果 | 第49-56页 |
| 5.1.1 实验场景设置 | 第49-50页 |
| 5.1.2 环境配置 | 第50页 |
| 5.1.3 通信设置 | 第50-51页 |
| 5.1.4 创建环境地图 | 第51-53页 |
| 5.1.5 配置导航参数 | 第53-54页 |
| 5.1.6 DWA自主导航实验 | 第54-56页 |
| 5.2 基于RRT的导航实验 | 第56-57页 |
| 5.3 实验结论 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
