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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于RNN的自动导航车辆多传感器融合状态估计研究
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基于RNN的自动导航车辆多传感器融合状态估计研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究历史与现状第12-15页
    1.3 本论文主要研究内容及结构安排第15-17页
第二章 自动导航车辆的状态估计关键技术第17-34页
    2.1 自动导航车辆运动学状态第17-21页
        2.1.1 运动学模型第17-19页
        2.1.2 运动学状态第19-21页
    2.2 自动导航车辆观测学状态第21-23页
        2.2.1 激光雷达观测学模型第21页
        2.2.2 摄像头观测学模型第21-22页
        2.2.3 多传感器数据融合第22-23页
    2.3 自动导航车辆状态匹配技术第23-33页
        2.3.1 基于前端匹配的局部状态估计技术第23-27页
        2.3.2 基于后端优化的状态估计修正技术第27-32页
        2.3.3 回环检测技术第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于ROS的自动导航车辆运动及传感系统构建第34-41页
    3.1 自动导航车辆系统模型构建第34-36页
        3.1.1 自动导航车辆设备第34页
        3.1.2 自动导航车辆运动状态估计模型第34-36页
    3.2 ROS机器人操作系统第36-37页
    3.3 基于ROS的自动导航车辆传感系统构建第37-40页
        3.3.1 激光雷达数据的获取第37-39页
        3.3.2 摄像头数据的获取第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于深度学习的多传感器数据融合状态估计方法第41-64页
    4.1 基于激光雷达的前端匹配研究第41-46页
        4.1.1 Hector方法第41-44页
        4.1.2 Catographer方法第44-46页
    4.2 深度学习技术研究第46-52页
        4.2.1 深度学习基础第46-47页
        4.2.2 卷积神经网络第47-50页
        4.2.3 循环神经网络第50-52页
    4.3 基于深度学习的回环检测方法研究第52-61页
        4.3.1 基于RNN的场景识别和回环检测方法第52-57页
        4.3.2 基于PCA的回环检测方法第57-58页
        4.3.3 基于Yolo的回环检测方法第58-60页
        4.3.4 基于组合网络的多精度回环检测方法第60-61页
    4.4 基于摄像头、激光雷达的融合状态估计方法第61-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 实验测试与分析第64-74页
    5.1 基于前端匹配的局部状态估计模块测试第64-66页
    5.2 基于RNN的回环检测模块测试第66-70页
    5.3 基于图模型的后端优化模块测试第70-73页
    5.4 本章小结第73-74页
第六章 全文总结与展望第74-76页
    6.1 全文总结第74页
    6.2 后续工作展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页
攻读硕士学位期间取得的成果第80页

 
 
论文编号BS4573310,这篇论文共80
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