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人机交互环境下的主动SLAM及相关问题研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
缩略语第9-12页
第一章 绪论第12-27页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 移动机器人的相关研究第13-22页
        1.2.1 环境建模第13-14页
        1.2.2 定位第14-15页
        1.2.3 路径规划第15-16页
        1.2.4 移动机器人同时定位与制图(SLAM)第16-19页
        1.2.5 移动机器人主动SLAM问题第19-22页
    1.3 论文的研究动机第22-23页
    1.4 论文的主要工作和创新点第23-25页
    1.5 论文的结构安排第25-27页
第二章 基于预测的激光数据几何特征提取算法第27-44页
    2.1 激光数据特征提取概述第27-32页
        2.1.1 激光传感器原理、数据模型和预处理第27-28页
        2.1.2 激光数据特征提取研究现状第28-32页
    2.2 基于预测的激光数据几何特征提取算法第32-40页
        2.2.1 算法原理第32-33页
        2.2.2 标记点检测第33-37页
        2.2.3 特征类型判定及特征参数计算第37-39页
        2.2.4 阈值设定第39页
        2.2.5 算法讨论第39-40页
    2.3 实验结果第40-43页
        2.3.1 特征提取实验第40-41页
        2.3.2 比较实验第41-43页
    2.4 小结第43-44页
第三章 麦克风阵列混合声源定位算法第44-57页
    3.1 麦克风阵列声源定位算法概述第44-45页
    3.2 混合声源定位算法第45-53页
        3.2.1 算法原理和架构第45-47页
        3.2.2 语音活动检测第47页
        3.2.3 TDOA估计第47-49页
        3.2.4 环形聚类第49-50页
        3.2.5 SRP-PHAT搜索第50-51页
        3.2.6 多声源环境下的应用第51-52页
        3.2.7 算法讨论第52页
        3.2.8 算法复杂度第52-53页
    3.3 实验结果第53-56页
        3.3.1 仿真实验第53-55页
        3.3.2 实际环境实验第55-56页
    3.4 小结第56-57页
第四章 移动机器人SLAM和声源跟踪融合实现第57-69页
    4.1 SLAM和声源跟踪问题的数学描述第57-61页
        4.1.1 SLAM的数学描述第57-58页
        4.1.2 SLAM-SST的数学描述第58-60页
        4.1.3 SLAM-SST算法流程第60-61页
    4.2 EKF-SLAM第61-64页
        4.2.1 EKF-SLAM迭代过程第61-62页
        4.2.2 运动模型第62-63页
        4.2.3 观测模型第63页
        4.2.4 路标提取第63-64页
    4.3 粒子滤波声源跟踪第64-66页
        4.3.1 空间转换关系第64-65页
        4.3.2 声源动态模型第65页
        4.3.3 基于粒子滤波的声源跟踪算法流程第65-66页
        4.3.4 似然函数第66页
    4.4 实验结果第66-68页
    4.5 小结第68-69页
第五章 人机交互环境下的主动SLAM第69-85页
    5.1 研究概述第69-70页
        5.1.1 边界探索第69页
        5.1.2 主动SLAM系统架构第69-70页
    5.2 有引导情况下的自主运动规划第70-77页
        5.2.1 目标点集生成第70-74页
        5.2.2 效用函数第74-77页
        5.2.3 局部路径规划第77页
    5.3 实验结果第77-84页
        5.3.1 实验场景1第78-80页
        5.3.2 实验场景2第80-82页
        5.3.3 实验场景3第82-83页
        5.3.4 实验总结和分析第83-84页
    5.4 小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
参考文献第87-98页
攻读学位期间发表的论文第98-99页
致谢第99-100页

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