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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--仓库通道环境下移动机器人的蒙特卡罗定位方法研究
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仓库通道环境下移动机器人的蒙特卡罗定位方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 移动机器人定位方法的研究现状第10-11页
        1.2.2 蒙特卡罗定位方法中关键问题的研究现状第11-13页
    1.3 问题提出及研究意义第13-14页
    1.4 论文内容及章节安排第14-15页
    1.5 本章小结第15-17页
2 总体方案第17-29页
    2.1 引言第17页
    2.2 仓库环境与实验平台第17-23页
        2.2.1 仓库定位环境第17-18页
        2.2.2 机器人平台第18-21页
        2.2.3 环境与机器人坐标系模型第21-23页
    2.3 蒙特卡罗定位算法流程第23-24页
    2.4 关键问题的分析及研究思路第24-25页
    2.5 仓库定位总体方案第25-27页
    2.6 本章小结第27-29页
3 仓库环境下激光雷达的观测模型第29-49页
    3.1 引言第29页
    3.2 测距传感器测量特性的分析第29-38页
        3.2.1 激光雷达基本原理第29-31页
        3.2.2 雷达数据坐标变换第31-32页
        3.2.3 激光雷达测量误差第32-38页
    3.3 测距传感器似然观测模型的建立第38-42页
        3.3.1 似然观测模型的建立第38-40页
        3.3.2 模型参数的学习第40-42页
    3.4 激光雷达似然观测模型的修正第42-44页
        3.4.1 运动对观测模型的影响第42-43页
        3.4.2 改进型运动中的观测模型第43-44页
    3.5 实验与分析第44-47页
    3.6 本章小结第47-49页
4 仓库通道环境下混合特征地图的建立第49-71页
    4.1 引言第49页
    4.2 仓库通道环境特征的聚类第49-55页
        4.2.1 常用特征聚类的局限第49-52页
        4.2.2 测量散度模型的建立第52-55页
        4.2.3 考虑测量散度的DBSCAN聚类方法第55页
    4.3 货包模型的建立第55-63页
        4.3.1 基于IEPF算法的特征区域划分第56-57页
        4.3.2 基于贝叶斯滤波的货包角点位置的估计第57-60页
        4.3.3 基于递推最小二乘的货包边缘估计第60-63页
    4.4 混合地图的建立第63-64页
        4.4.1 货包链式地图结构第63页
        4.4.2 特征栅格混合地图的建立第63-64页
    4.5 实验与分析第64-70页
        4.5.1 激光雷达数据聚类实验第64-66页
        4.5.2 货包角点位置估计实验第66-68页
        4.5.3 货包边缘拟合实验第68-69页
        4.5.4 混合地图更新效率实验第69-70页
    4.6 本章小结第70-71页
5 基于自适应KLD采样的蒙特卡罗定位方法及实现第71-87页
    5.1 引言第71页
    5.2 基于变权重的采样方法第71-73页
        5.2.1 常见采样方法的局限第71-72页
        5.2.2 考虑权重变化的采样方法第72-73页
    5.3 采样数的自适应调整策略第73-76页
        5.3.1 KLD采样策略的局限第73-75页
        5.3.2 自适应空间大小的KLD采样策略第75-76页
    5.4 采样范围的动态调整策略第76-79页
        5.4.1 链式地图的搜索策略第76-78页
        5.4.2 粒子分布的调整第78-79页
    5.5 基于自适应KLD采样的蒙特卡罗定位方法整体流程第79-80页
    5.6 实验与分析第80-85页
        5.6.1 考虑样本权重的采样方法对比实验第80-81页
        5.6.2 考虑采样数动态调整的采样策略对比实验第81-82页
        5.6.3 基于自适应KLD采样的蒙特卡罗定位实验第82-85页
    5.7 本章小结第85-87页
6 总结与展望第87-89页
    6.1 总结第87-88页
    6.2 展望第88-89页
致谢第89-91页
参考文献第91-95页
附录第95页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文第95页
    B.作者在攻读硕士学位期间申请的专利第95页
    C.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第95页

 
 
论文编号BS4054966,这篇论文共95
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