移动机器人基于多传感器的地图构建和导航研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第12页 |
| ·移动机器人发展历程和研究现状 | 第12-15页 |
| ·移动机器人发展历程 | 第12-13页 |
| ·国内外移动机器人发展状况 | 第13-15页 |
| ·移动机器人发展趋势 | 第15页 |
| ·移动机器人地图创建和导航 | 第15-17页 |
| ·地图创建 | 第15-16页 |
| ·未知环境观测导航 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第17-19页 |
| ·论文主要内容 | 第17页 |
| ·论文架构 | 第17-19页 |
| 第二章 移动机器人地图构建和导航系统设计和实现 | 第19-26页 |
| ·能力风暴越野版机器人(ASRF)平台 | 第19-22页 |
| ·AS-RF主要特点 | 第19-20页 |
| ·硬件配置和性能指标 | 第20页 |
| ·AS-RF传感器 | 第20-22页 |
| ·系统性能要求 | 第22页 |
| ·地图创建导航方案设计 | 第22-26页 |
| ·导航策略 | 第23页 |
| ·避障策略 | 第23-24页 |
| ·观测策略 | 第24-26页 |
| 第三章 基于多传感器的环境特征提取 | 第26-54页 |
| ·室内环境描述 | 第26页 |
| ·传感器模型分析 | 第26-31页 |
| ·里程计模型 | 第26-29页 |
| ·激光测距仪模型 | 第29-30页 |
| ·CCD摄像机模型 | 第30-31页 |
| ·单目图像预处理 | 第31-37页 |
| ·图像灰度化 | 第31-32页 |
| ·图像平滑滤波处理 | 第32-37页 |
| ·单目图像边缘提取 | 第37-45页 |
| ·传统边缘提取方法 | 第37-44页 |
| ·单目图像阀值分割处理 | 第44-45页 |
| ·图像线段拟合 | 第45-54页 |
| ·边缘像素校正 | 第46页 |
| ·传统Hough变换 | 第46-48页 |
| ·梯度方向直方图直线提取 | 第48-50页 |
| ·改进Hough变换 | 第50-52页 |
| ·最小二乘法直线进一步拟合 | 第52-54页 |
| 第四章 移动机器人室内环境定位实现 | 第54-61页 |
| ·定位概述 | 第54页 |
| ·基于光电编码器的定位 | 第54-55页 |
| ·基于预设路标的定位 | 第55-61页 |
| ·路标意义 | 第55-56页 |
| ·路标搜索和确定 | 第56页 |
| ·云台与激光传感器路标信息融合 | 第56-60页 |
| ·机器人位置坐标确定 | 第60-61页 |
| 第五章 移动机器人室内环境地图创建和更新 | 第61-73页 |
| ·环境地图的描述方法 | 第61-62页 |
| ·激光数据预处理和校正 | 第62-64页 |
| ·局部地图创建 | 第64-68页 |
| ·距离数据分隔 | 第64-65页 |
| ·线性拟合 | 第65-66页 |
| ·计算线性区块的统计属性和线段参数 | 第66-68页 |
| ·全局地图构建 | 第68-71页 |
| ·地图创建实验结果分析 | 第71-73页 |
| 第六章 总结和展望 | 第73-74页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77页 |
