自主式水下机器人同时定位与地图构建算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·AUV 研究概况 | 第11-14页 |
| ·国内研究概况 | 第11-13页 |
| ·国外研究概况 | 第13-14页 |
| ·AUV 的关键技术 | 第14页 |
| ·SLAM 概述 | 第14-18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 2 AUV 同时定位与地图构建算法(SLAM) | 第20-36页 |
| ·卡尔曼滤波器原理 | 第20-21页 |
| ·SLAM 算法的系统模型 | 第21-23页 |
| ·坐标模型 | 第21-22页 |
| ·状态模型 | 第22-23页 |
| ·观测模型 | 第23页 |
| ·特征模型 | 第23页 |
| ·基于EKF 的SLAM 算法 | 第23-26页 |
| ·AUV 状态向量 | 第24-25页 |
| ·SLAM 算法的执行流程 | 第25-26页 |
| ·多传感器更新的EKF SLAM 算法 | 第26-35页 |
| ·算法流程图 | 第26-27页 |
| ·伪代码描述 | 第27-28页 |
| ·SLAM 算法描述 | 第28-34页 |
| ·最近邻数据关联算法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 AUV 传感器与特征提取 | 第36-48页 |
| ·AUV 试验平台 | 第36-40页 |
| ·构建环境地图和避障的传感器：SONAR | 第37页 |
| ·速度传感器：DVL | 第37-38页 |
| ·角度传感器：AHRS、GYRO | 第38-39页 |
| ·位置信息传感器：GPS | 第39-40页 |
| ·声纳数据的特征提取 | 第40-45页 |
| ·声纳扫描原理 | 第40-41页 |
| ·特征提取的目的 | 第41页 |
| ·特征提取方法 | 第41-45页 |
| ·声纳特征校正 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 AUV SLAM 的湖试与海试 | 第48-59页 |
| ·湖试与结果分析 | 第48-52页 |
| ·仅声纳更新的SLAM 算法的轨迹和地图 | 第48-49页 |
| ·多传感器更新的SLAM 算法的轨迹和地图 | 第49-50页 |
| ·SLAM 算法的定位偏差 | 第50-52页 |
| ·较长距离海试与结果分析 | 第52-58页 |
| ·AUV 航行的环境地图 | 第52-53页 |
| ·AUV SLAM 算法的轨迹和地图 | 第53-55页 |
| ·AUV SLAM 算法的轨迹和地图的不确定度 | 第55-57页 |
| ·AUV SLAM 算法定位偏差 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文总结 | 第59-60页 |
| ·未来展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录A 2D 空间的变换运算 | 第64-66页 |
| 附录B 经纬度到地球坐标系的转换 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文与专利 | 第69页 |
