| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 移动机器人研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 SLAM问题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 移动机器人系统结构与开发平台 | 第16-29页 |
| 2.1 系统模型 | 第16-23页 |
| 2.1.1 坐标系统模型 | 第16页 |
| 2.1.2 机器人位姿模型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 里程计模型 | 第17-20页 |
| 2.1.4 传感器观测模型 | 第20-23页 |
| 2.2 实验软硬件平台 | 第23-28页 |
| 2.2.1 硬件平台 | 第23-26页 |
| 2.2.2 软件平台 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 移动机器人SLAM算法分析 | 第29-41页 |
| 3.1 SLAM关键问题 | 第29-33页 |
| 3.2 移动机器人的SLAM解决方案 | 第33-40页 |
| 3.2.1 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM方法 | 第34-38页 |
| 3.2.2 基于粒子滤波器的SLAM方法 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 SLAM算法仿真实验 | 第41-47页 |
| 4.1 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法仿真实验 | 第41-44页 |
| 4.2 基于粒子滤波的SLAM算法仿真实验 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 移动机器人SLAM实验与在自主导航中的验证 | 第47-53页 |
| 5.1 基于ROS的移动机器人SLAM实验 | 第47-52页 |
| 5.1.1 基于激光测距仪的移动机器人粒子滤波器SLAM验证 | 第47-52页 |
| 5.2 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |