| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 移动机器人研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内外SLAM问题研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 SLAM研究的主要问题 | 第15-17页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第17-21页 |
| 第二章 基于SLAM技术建立系统模型 | 第21-29页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 SLAM技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 机器人定位 | 第21-22页 |
| 2.2.2 环境地图的表示 | 第22-24页 |
| 2.2.3 同时定位与地图构建 | 第24-25页 |
| 2.3 移动机器人系统模型的建立 | 第25-28页 |
| 2.3.1 系统坐标系模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 运动模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 传感器观测模型 | 第27-28页 |
| 2.3.4 噪声模型 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 卡尔曼滤波SLAM研究 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 线性卡尔曼滤波SLAM研究 | 第29-31页 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波SLAM研究 | 第31-36页 |
| 3.4 无迹卡尔曼滤波SLAM研究 | 第36-39页 |
| 3.5 仿真结果对比及分析 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 粒子滤波SLAM研究 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 粒子滤波相关理论 | 第43-46页 |
| 4.2.1 序贯重要性采样 | 第43-44页 |
| 4.2.2 粒子退化及解决方法 | 第44-45页 |
| 4.2.3 粒子滤波方法 | 第45-46页 |
| 4.3 FASTSLAM方法研究 | 第46-49页 |
| 4.4 UFASTSLAM方法研究 | 第49-51页 |
| 4.5 仿真结果对比及分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 局部采样UFASTSLAM方法研究 | 第55-65页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 局部采样一致性分析 | 第55-56页 |
| 5.3 基于局部采样的UFASTSLAM研究 | 第56-61页 |
| 5.3.1 全局定位及局部地图建立 | 第56-59页 |
| 5.3.2 局部地图重建 | 第59-61页 |
| 5.4 仿真实验与分析 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-65页 |
| 第六章 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |