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机器人论文

移动机器人多任务自主导航系统研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外相关课题研究现状第11-14页
        1.2.1 导航技术的研究现状第11-13页
        1.2.2 多任务路径规划技术的研究现状第13-14页
    1.3 论文主要研究内容及结构安排第14-15页
        1.3.1 论文主要研究内容第14页
        1.3.2 论文组织结构第14-15页
    1.4 本章小结第15-17页
第2章 移动机器人多任务自主导航系统总体方案设计第17-26页
    2.1 移动机器人多任务自主导航关键技术第17-20页
        2.1.1 地图构建技术第17-18页
        2.1.2 移动机器人导航常用传感器第18-19页
        2.1.3 路径规划技术第19-20页
        2.1.4 多任务规划技术第20页
    2.2 ROS技术第20-24页
        2.2.1 基本概念第20-23页
        2.2.2 ROS的优势第23-24页
    2.3 移动机器人多任务自主导航系统总体方案设计第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波器的SLAM算法第26-52页
    3.1 机器人SLAM问题的基本原理第26-30页
        3.1.1 机器人模型第26-28页
        3.1.2 机器人SLAM问题的一般描述第28-29页
        3.1.3 SLAM问题数学模型第29-30页
    3.2 粒子滤波算法第30-34页
        3.2.1 贝叶斯重要性采样第30-32页
        3.2.2 序贯重要性采样第32-33页
        3.2.3 重采样技术第33-34页
    3.3 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法第34-35页
    3.4 基于改进提议分布和重采样的RBPF-SLAM算法第35-41页
        3.4.1 自适应优化混合提议分布第35-36页
        3.4.2 基于等级的自适应局部重采样算法第36-38页
        3.4.3 改进提议分布和重采样的RBPF-SLAM算法流程第38页
        3.4.4 实验结果及分析第38-41页
    3.5 基于IRBHF的SLAM算法第41-51页
        3.5.1 扩展H∞滤波器的基本原理第41-43页
        3.5.2 重要性采样第43-46页
        3.5.3 改进算法流程第46-47页
        3.5.4 实验结果及分析第47-51页
    3.6 本章小结第51-52页
第4章 基于改进人工鱼群算法的多任务路径规划第52-69页
    4.1 多任务路径规划分析第52-54页
        4.1.1 多任务路径规划的总体目标第52-53页
        4.1.2 多任务路径规划问题数学模型建立第53-54页
    4.2 人工鱼群算法基本原理第54-56页
    4.3 基于改进人工鱼群算法的路径规划第56-65页
        4.3.1 栅格环境下的人工鱼群算法第56-59页
        4.3.2 改进的人工鱼群算法第59-62页
        4.3.3 实验结果及分析第62-65页
    4.4 多任务规划第65-68页
        4.4.1 基于IAFSA的多任务规划第65-67页
        4.4.2 多任务规划结果分析第67-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第5章 移动机器人多任务自主导航系统实现第69-84页
    5.1 系统软硬件平台第69-71页
        5.1.1 系统硬件平台第69-71页
        5.1.2 系统软件平台第71页
    5.2 移动机器人多任务自主导航系统设计第71-74页
        5.2.1 坐标转换系统的设计第71-72页
        5.2.2 传感器数据处理设计第72-73页
        5.2.3 运行节点设计第73-74页
    5.3 多任务自主导航系统的实现及结果分析第74-83页
        5.3.1 系统软硬件平台的调试第75页
        5.3.2 配置和封装多任务导航相关功能包第75-77页
        5.3.3 基于IRBHF-SLAM算法实现先验栅格地图的构建第77页
        5.3.4 机器人多任务导航的实现第77-83页
    5.4 本章小结第83-84页
第6章 总结与展望第84-86页
    6.1 工作总结第84-85页
    6.2 工作展望第85-86页
参考文献第86-92页
致谢第92-93页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第93页
机器人多任务导航论文 Rao-Blackwellized粒子滤波器论文 同时定位与地图构建论文 人工鱼群算法论文
论文编号BS3163172,这篇论文共93
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