基于贝叶斯理论移动机器人SLAM技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 引言 | 第7-8页 |
| 1.2 移动机器人及SLAM研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 移动机器人发展趋势 | 第10页 |
| 1.4 内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基于贝叶斯理论机器人SLAM系统分析 | 第12-20页 |
| 2.1 SLAM系统总体结构 | 第12页 |
| 2.2 系统详细介绍 | 第12-15页 |
| 2.2.1 移动机器人传感器 | 第12-15页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第15页 |
| 2.3 基于贝叶斯理论移动机器人SLAM问题分析 | 第15-19页 |
| 2.3.1 移动机器人SLAM问题数学描述 | 第16-19页 |
| 2.3.2 移动机器人SLAM关键问题分析 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 移动机器人SLAM数据关联研究 | 第20-28页 |
| 3.1 SLAM领域数据关联问题数学模型 | 第20-23页 |
| 3.2 基于改进JCBB的数据关联算法 | 第23-25页 |
| 3.3 仿真对比分析 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于改进CKF算法SLAM问题研究 | 第28-43页 |
| 4.1 UKF算法 | 第28-30页 |
| 4.2 CKF算法 | 第30-32页 |
| 4.3 S-CKF算法 | 第32-35页 |
| 4.4 I-CKF算法 | 第35-36页 |
| 4.5 仿真对比分析 | 第36-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于CI-CKF方法SLAM问题实现 | 第43-50页 |
| 5.1 移动机器人SLAM仿真平台的构建 | 第43-47页 |
| 5.2 仿真对比研讨 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 全文总结 | 第50页 |
| 6.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
