| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于激光雷达的AGV导航 | 第13-15页 |
| 1.3 环境地图研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 基于激光雷达的AGV环境地图创建技术 | 第15-16页 |
| 1.3.2 环境地图分类 | 第16-18页 |
| 1.4 移动机器人定位技术研究概状 | 第18-21页 |
| 1.4.1 移动机器人定位技术发展与现状 | 第18-20页 |
| 1.4.2 基于概率的移动机器人定位方法 | 第20-21页 |
| 1.5 课题的提出与论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 AGV系统模型及Markov定位方法 | 第23-31页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于激光雷达的AGV定位系统中相关模型 | 第23-28页 |
| 2.2.1 世界坐标系及AGV坐标系 | 第23-24页 |
| 2.2.2 激光雷达传感器探测模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 AGV运动模型 | 第25-26页 |
| 2.2.4 环境模型的创建 | 第26-28页 |
| 2.3 基于Markov的AGV定位方法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 概率定位的数学模型 | 第28-29页 |
| 2.3.2 Markov定位的数学模型 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于高斯核函数和电子罗盘信息的Markov定位算法 | 第31-48页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 特征地图中基于高斯核函数平滑的观测模型计算方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 Markov全局定位算法中观测模型计算方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 高斯核函数平滑方法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 观测模型计算 | 第33-34页 |
| 3.3 基于电子罗盘信息的Markov定位方法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 对称环境中的Markov定位问题 | 第34-35页 |
| 3.3.2 简化方向信息的Markov定位方法 | 第35-36页 |
| 3.4 综合算法实现流程 | 第36-37页 |
| 3.5 仿真分析 | 第37-47页 |
| 3.5.1 中心对称环境中的AGV精确定位的仿真 | 第37-39页 |
| 3.5.2 非相似环境AGV静止定位的仿真 | 第39-42页 |
| 3.5.3 相似复合环境中AGV运动定位的仿真 | 第42-45页 |
| 3.5.4 离散化栅格大小与Markov定位精度影响关系的仿真 | 第45-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于四叉树模型的变分辨率Markov定位方法 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 四叉树模型介绍 | 第48-50页 |
| 4.3 特征地图中Markov可变栅格定位方法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 基于四叉树模型的变分辨率的Markov定位方法 | 第50-52页 |
| 4.3.2 算法实现过程 | 第52-53页 |
| 4.4 仿真分析 | 第53-59页 |
| 4.4.1 非相似小尺度环境下AGV运动定位的仿真 | 第53-55页 |
| 4.4.2 相似复合环境中AGV运动定位的仿真 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 AGV定位平台及实验研究 | 第60-67页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 激光导航AGV实验平台简介 | 第60-61页 |
| 5.3 基于高斯核函数和电子罗盘信息的Markov全局定位实验 | 第61-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |
