基于姿态图的室内环境地图构建及地点识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景与研究目的及意义 | 第8页 |
| 1.2 移动机器人SLAM研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 移动机器人室内环境识别方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 移动机器人模型的建立 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 机器人运动学模型 | 第15-17页 |
| 2.2.1 差动驱动模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 里程计模型 | 第17页 |
| 2.3 激光传感器模型 | 第17-23页 |
| 2.3.1 激光传感器的选用 | 第18-20页 |
| 2.3.2 激光传感器测量模型以及数据预处理 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于姿态图的SLAM研究 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 概率模型建立 | 第24-27页 |
| 3.3 矩阵分解更新及图模型表示 | 第27-30页 |
| 3.3.1 矩阵分解与更新 | 第27-28页 |
| 3.3.2 矩阵与图模型 | 第28-30页 |
| 3.4 轨迹闭环 | 第30-31页 |
| 3.5 数据关联 | 第31-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 室内环境地点识别 | 第36-47页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 室内走廊环境地点识别 | 第36-39页 |
| 4.2.1 扫描点的方向计算 | 第37-38页 |
| 4.2.2 训练与测试 | 第38-39页 |
| 4.3 室内房间环境地点识别 | 第39-46页 |
| 4.3.1 样本点的设置 | 第40页 |
| 4.3.2 基于HMM的路径形成 | 第40-43页 |
| 4.3.3 证据推理 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 室内环境地图构建及地点识别方法实验验证 | 第47-61页 |
| 5.1 SLAM实验 | 第47-53页 |
| 5.2 室内走廊环境识别实验 | 第53-56页 |
| 5.3 室内房间环境地点识别 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
