基于全局最优分布式估计的SLAM系统研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及课题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 SLAM研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 SLAM系统原理综述 | 第15-27页 |
| 2.1 SLAM系统模型 | 第15-19页 |
| 2.1.1 SLAM系统概率模型 | 第15-18页 |
| 2.1.2 SLAM系统运动和观测模型 | 第18-19页 |
| 2.2 SLAM系统算法和实现过程 | 第19-24页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波 | 第20-21页 |
| 2.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第21-22页 |
| 2.2.3 粒子滤波 | 第22-24页 |
| 2.3 SLAM系统结构 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于航向辅助的分布式EKF-SLAM系统 | 第27-43页 |
| 3.1 系统设计 | 第27-34页 |
| 3.1.1 系统结构设计 | 第27-30页 |
| 3.1.2 系统模型设计 | 第30-32页 |
| 3.1.3 系统观测性分析 | 第32-34页 |
| 3.2 系统实验平台设计 | 第34-38页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于全局最优的分布式SLAM算法 | 第43-53页 |
| 4.1 分布式SLAM滤波算法分析 | 第43-46页 |
| 4.1.1 分布式EKF-SLAM滤波算法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 联邦卡尔曼滤波算法 | 第44-46页 |
| 4.2 基于全局最优的分布式SLAM算法设计 | 第46-50页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 改进的全局最优分布式SLAM算法 | 第53-65页 |
| 5.1 滤波算法改进分析 | 第53-55页 |
| 5.1.1 集中式滤波算法 | 第53-54页 |
| 5.1.2 分布式全局滤波算法 | 第54-55页 |
| 5.2 改进的全局最优分布式SLAM系统设计 | 第55-62页 |
| 5.2.1 改进的全局最优分布式SLAM结构设计 | 第55-56页 |
| 5.2.2 改进的全局最优分布式SLAM算法设计 | 第56-62页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
