移动机器人自主探索环境定位导航技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 移动机器人导航技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本论文的研究内容及主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于2D栅格地图的创建与定位基础概述 | 第15-30页 |
| 2.1 二维栅格地图的表示 | 第15-17页 |
| 2.2 轮式移动机器人位姿描述 | 第17-20页 |
| 2.3 廉价2D激光雷达模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 2D激光雷达测距原理 | 第20-22页 |
| 2.3.2 2D激光雷达的数据结构 | 第22-23页 |
| 2.4 激光数据与地图的关系 | 第23-27页 |
| 2.5 二维激光SLAM原理 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于轮廓提取的自主探索环境地图算法 | 第30-42页 |
| 3.1 地图完整性的判断 | 第30-32页 |
| 3.2 完整地图环境边界的判定 | 第32-34页 |
| 3.3 移动机器人基于边界的自主探索 | 第34-39页 |
| 3.4 进一步优化 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 移动机器人静态定位与动态位姿跟踪算法 | 第42-56页 |
| 4.1 传统定位算法 | 第42-46页 |
| 4.1.1 粒子滤波器采样 | 第42-43页 |
| 4.1.2 粒子滤波器权重更新 | 第43-44页 |
| 4.1.3 粒子滤波器重采样 | 第44-46页 |
| 4.2 改进的对于机器人初始位姿静态定位算法 | 第46-53页 |
| 4.2.1 静态初始定位算法模型 | 第46-47页 |
| 4.2.2 “匹配度”分数模型 | 第47-49页 |
| 4.2.3 算法优化 | 第49-53页 |
| 4.3 静态初始定位算法与动态位姿跟踪算法的结合 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 双目视觉与2D激光传感器融合的导航方法 | 第56-76页 |
| 5.1 双目摄像机测距原理 | 第56-63页 |
| 5.1.1 投影几何模型 | 第56-58页 |
| 5.1.2 摄像头的畸变与校正 | 第58-59页 |
| 5.1.3 双目立体视觉测距原理 | 第59-63页 |
| 5.2 激光传感器与双目视觉系统的联合标定 | 第63-69页 |
| 5.2.1 三角形标定法 | 第64-67页 |
| 5.2.2 改进的自动标定算法 | 第67-69页 |
| 5.3 双目摄像头与激光雷达融合导航 | 第69-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 移动机器人软硬件设计及实验分析 | 第76-90页 |
| 6.1 移动机器人硬件平台 | 第76-78页 |
| 6.2 移动机器人软件架构 | 第78-79页 |
| 6.3 程序模块的介绍 | 第79-82页 |
| 6.3.1 自主创建地图模块 | 第80-81页 |
| 6.3.2 载入已有地图导航模块 | 第81-82页 |
| 6.4 系统整体使用实验与性能评价 | 第82-89页 |
| 6.4.1 自主探索地图效率测试 | 第82-85页 |
| 6.4.2 导航模块效率测试 | 第85-88页 |
| 6.4.3 定位模块与导航模块联合测试 | 第88-89页 |
| 6.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 总结与展望 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 附件 | 第101页 |
