基于超宽带室内定位的移动机器人路径规划问题研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 自主移动机器人国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 自主移动机器人关键技术研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 移动机器人定位研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 移动机器人环境建模研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.3 移动机器人路径规划研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要研究内容以及组织结构 | 第20-23页 |
| 第2章 基于超宽带室内定位的移动机器人位姿估计 | 第23-41页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于超宽带的室内定位系统搭建 | 第23-29页 |
| 2.2.1 室内定位技术概述 | 第23-25页 |
| 2.2.2 超宽带通信原理 | 第25-27页 |
| 2.2.3 飞行时间测距法 | 第27-28页 |
| 2.2.4 三边定位法 | 第28-29页 |
| 2.3 移动机器人位姿估计算法 | 第29-33页 |
| 2.3.1 移动机器人模型 | 第30-31页 |
| 2.3.2 状态方程 | 第31-32页 |
| 2.3.3 测量方程 | 第32页 |
| 2.3.4 数据融合算法 | 第32-33页 |
| 2.4 物理实验与分析 | 第33-40页 |
| 2.4.1 实验环境与硬件介绍 | 第33-35页 |
| 2.4.2 位姿估计实验与分析 | 第35-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 未知环境下机器人局部试探路径规划 | 第41-55页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 状态空间搜索基础 | 第41-44页 |
| 3.2.1 形式化描述 | 第42页 |
| 3.2.2 状态图 | 第42-43页 |
| 3.2.3 图搜索 | 第43-44页 |
| 3.3 机器人局部试探路径规划算法 | 第44-47页 |
| 3.3.1 问题的建模以及状态空间的确定 | 第44-45页 |
| 3.3.2 启发式函数 | 第45页 |
| 3.3.3 局部极小点问题与算法描述 | 第45-47页 |
| 3.4 算法验证实验 | 第47-53页 |
| 3.4.1 局部试探路径规划仿真实验 | 第47-51页 |
| 3.4.2 局部试探路径规划物理实验 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于栅格自组织神经网络的拓扑地图构建 | 第55-73页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 基于自组织神经网络的拓扑地图构建方式 | 第56-59页 |
| 4.2.1 自组织特征映射图 | 第56-57页 |
| 4.2.2 结构可增长自组织特征映射图 | 第57-58页 |
| 4.2.3 可删减自组织特征映射图 | 第58-59页 |
| 4.3 基于概率的栅格地图创建方式 | 第59-62页 |
| 4.4 基于栅格自组织神经网络的拓扑地图构建 | 第62-64页 |
| 4.4.1 栅格地图障碍物膨胀处理 | 第62页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第62-64页 |
| 4.5 实验与分析 | 第64-70页 |
| 4.5.1 自组织神经网络仿真实验 | 第64-66页 |
| 4.5.2 栅格自组织神经网络仿真实验 | 第66-69页 |
| 4.5.3 栅格自组织神经网络物理实验 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-73页 |
| 第5章 基于拓扑地图的全局路径规划 | 第73-81页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 基于拓扑地图的全局路径规划算法 | 第73-74页 |
| 5.3 路径跟踪算法 | 第74-75页 |
| 5.4 路径规划实验与分析 | 第75-77页 |
| 5.4.1 仿真场景地图路径规划实验 | 第75-76页 |
| 5.4.2 实际场景地图路径规划实验 | 第76-77页 |
| 5.5 基于拓扑地图自主导航实验与分析 | 第77-80页 |
| 5.5.1 基于拓扑地图自主导航仿真实验 | 第77-78页 |
| 5.5.2 基于拓扑地图自主导航物理实验 | 第78-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
