| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-33页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·移动机器人定位与地图创建 | 第12-18页 |
| ·移动机器人定位 | 第12-13页 |
| ·移动机器人地图创建 | 第13-18页 |
| ·移动机器人同时定位与地图创建 | 第18-23页 |
| ·同时定位与地图创建技术与传感器 | 第19页 |
| ·同时定位与地图创建技术研究历程 | 第19-21页 |
| ·同时定位与地图创建算法 | 第21-23页 |
| ·信息融合 | 第23-29页 |
| ·信息融合技术 | 第23-25页 |
| ·信息融合技术在移动机器人领域的应用 | 第25页 |
| ·信息融合算法 | 第25-29页 |
| ·课题的提出及本论文的安排 | 第29-33页 |
| ·课题的提出 | 第29页 |
| ·本论文的安排 | 第29-33页 |
| 第二章 D-S证据理论信息融合与栅格地图创建 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·D-S证据理论 | 第33-35页 |
| ·基本概率赋值 | 第33-34页 |
| ·证据理论的组合规则 | 第34页 |
| ·基于基本概率赋值的决策 | 第34-35页 |
| ·移动机器人系统建模 | 第35-39页 |
| ·移动机器人坐标系统 | 第35-38页 |
| ·栅格地图 | 第38-39页 |
| ·基于D-S证据理论的栅格地图创建 | 第39-46页 |
| ·基于D-S证据理论的栅格地图创建流程 | 第39页 |
| ·D-S栅格地图及其初始化 | 第39-40页 |
| ·基于超声波传感器的环境探测 | 第40-42页 |
| ·基于激光测距仪的环境探测 | 第42-44页 |
| ·基于D-S证据理论的信息融合与D-S栅格地图更新 | 第44-46页 |
| ·基于D-S证据理论的栅格地图决策规则 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 第三章 基于改进的D-S证据理论的栅格地图创建 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·证据组合规则存在的问题及改进 | 第49-52页 |
| ·证据组合规则存在的问题 | 第50-51页 |
| ·证据组合规则的改进 | 第51-52页 |
| ·D-S栅格地图决策规则存在的问题及改进 | 第52-58页 |
| ·D-S栅格地图决策规则存在的问题 | 第52-56页 |
| ·改进的D-S栅格地图决策规则 | 第56-58页 |
| ·基于D-S栅格地图的环境评价与环境探测效果评价 | 第58-59页 |
| ·仿真研究 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-63页 |
| 第四章 金属物探测机器人系统及定位与地图创建实验研究 | 第63-83页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·地表金属物探测机器人系统 | 第63-70页 |
| ·地表金属物探测机器人系统概述 | 第63-65页 |
| ·探测机器人 | 第65-69页 |
| ·近程控制台与安全传输 | 第69-70页 |
| ·定位与地图创建系统 | 第70-75页 |
| ·GPS定位 | 第70-72页 |
| ·电子罗盘定姿 | 第72-73页 |
| ·超声波传感器测距 | 第73-75页 |
| ·实验环境与地图表示 | 第75页 |
| ·定位与地图创建实验研究 | 第75-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 移动机器人同时定位与地图创建 | 第83-95页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·同时定位与地图创建问题不确定性研究 | 第83-84页 |
| ·移动机器人系统不确定性 | 第83-84页 |
| ·SLAM问题不确定性 | 第84页 |
| ·同时定位与地图创建问题综述 | 第84-87页 |
| ·变量定义 | 第85-86页 |
| ·同时定位与地图创建问题框架 | 第86-87页 |
| ·基于贝叶斯理论的同时定位与地图创建 | 第87-90页 |
| ·移动机器人系统建模 | 第90-93页 |
| ·运动模型 | 第90-92页 |
| ·观测模型 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第六章 同时定位与地图创建算法研究 | 第95-109页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·EKF-SLAM算法 | 第95-97页 |
| ·EKF-SLAM算法原理 | 第95-96页 |
| ·EKF-SLAM算法的特点 | 第96-97页 |
| ·RBPFs-SLAM算法 | 第97-100页 |
| ·Rao-Blackwellised分解 | 第97-98页 |
| ·粒子滤波 | 第98页 |
| ·RBPFs-SLAM算法 | 第98-100页 |
| ·改进的RBPFs-SLAM算法 | 第100-107页 |
| ·改进的预计分布 | 第100-104页 |
| ·适应性重采样 | 第104页 |
| ·改进的RBPFs-SLAM算法 | 第104-107页 |
| ·仿真研究 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第七章 结束语 | 第109-113页 |
| ·工作总结 | 第109-110页 |
| ·主要创新点 | 第110页 |
| ·工作展望 | 第110-111页 |
| ·下一步工作计划 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第123-125页 |
| 作者攻读学位期间取得的国家专利目录 | 第125页 |