基于多传感器融合的机器人导航级大范围室内定位研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 定位技术背景和研究意义 | 第12页 |
| 1.2 室内定位的发展现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 基于蓝牙的室内定位 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于UWB的室内定位 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于激光雷达的室内定位 | 第14-15页 |
| 1.2.4 基于计算机视觉的室内定位 | 第15-16页 |
| 1.2.5 基于超声波的室内定位 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的动机和贡献 | 第17-19页 |
| 1.3.1 动机 | 第17-19页 |
| 1.3.2 主要贡献 | 第19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-22页 |
| 第二章 多传感器融合的室内定位方案建模设计 | 第22-48页 |
| 2.1 硬件模型单元 | 第23-40页 |
| 2.1.1 分体超声波接收单元 | 第23-30页 |
| 2.1.2 分体超声波发送单元 | 第30-34页 |
| 2.1.3 超声波收发主板单元 | 第34-38页 |
| 2.1.4 ZigBee通讯单元 | 第38-40页 |
| 2.2 工作模式简介 | 第40-41页 |
| 2.2.1 环境部署 | 第40页 |
| 2.2.2 标定模式 | 第40-41页 |
| 2.2.3 定位模式 | 第41页 |
| 2.3 实验测试与分析 | 第41-46页 |
| 2.3.1 分体超声波距离测试 | 第41-43页 |
| 2.3.2 分体超声波角度测试 | 第43-45页 |
| 2.3.3 分体超声波测量频率测试 | 第45-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 室内定位单元标定算法 | 第48-66页 |
| 3.1 标定算法流程及相关概念数学表示 | 第48-52页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第48页 |
| 3.1.2 标定方案设计 | 第48-52页 |
| 3.2 标定算法中使用的SLAM介绍 | 第52-56页 |
| 3.2.1 传感器 | 第52-54页 |
| 3.2.2 SLAM框架 | 第54-56页 |
| 3.3 超声波发送单元的全局定位 | 第56-59页 |
| 3.3.1 基于地砖定位 | 第57页 |
| 3.3.2 基于多线激光SLAM定位 | 第57-59页 |
| 3.4 标定实验测试 | 第59-64页 |
| 3.4.1 激光雷达定位实验测试 | 第59-60页 |
| 3.4.2 基站单元标定1(基于地砖坐标) | 第60-62页 |
| 3.4.3 基站单元标定2(基于激光SLAM) | 第62-63页 |
| 3.4.4 误差分析 | 第63-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 基于多传感融合的室内机器人级定位算法 | 第66-84页 |
| 4.1 算法介绍与数学表示 | 第66-67页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第66页 |
| 4.1.2 方案介绍 | 第66-67页 |
| 4.2 解算方法 | 第67-70页 |
| 4.2.1 高斯牛顿方法 | 第67-70页 |
| 4.2.2 基于Ceres的最小二乘优化方法 | 第70页 |
| 4.3 误差仿真分析 | 第70-75页 |
| 4.3.1 基站单元误差分析 | 第71-73页 |
| 4.3.2 温度误差分析 | 第73-75页 |
| 4.4 定位实验测试 | 第75-81页 |
| 4.4.1 测试流程 | 第75-76页 |
| 4.4.2 测试结果 | 第76-81页 |
| 4.4.3 对比分析 | 第81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-84页 |
| 第五章 总结和展望 | 第84-86页 |
| 5.1 总结 | 第84页 |
| 5.2 展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 作者简历 | 第94页 |
