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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--地图构建和移动平台定位的若干问题研究
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地图构建和移动平台定位的若干问题研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-12页
   ·自主移动机器人发展现状概述第7-8页
   ·移动机器人的同时定位和地图创建第8-9页
   ·课题的来源和硬件平台第9-10页
   ·论文的研究内容和结构第10-12页
2 基于室外已知环境的地图构建定位第12-23页
   ·软件平台(OCU)以及硬件(GPS)介绍第12-14页
     ·操作控制模块介绍第12-13页
     ·GPS的设置第13-14页
   ·地图的设计及机器人的定位第14-17页
     ·地图中各元素的表示方式第14-16页
     ·地图的建立和机器人定位第16-17页
   ·利用卡尔曼滤波对数据进行处理第17-22页
     ·卡尔曼滤波(KF)原理第17-18页
     ·KF应用于 GPS数据第18-22页
   ·本章小结第22-23页
3 室内环境地图表示形式的选择第23-28页
   ·不同地图表示方式的优缺点第23-24页
     ·网格图第23-24页
     ·几何特征图第24页
     ·拓扑地图第24页
     ·原始特征图第24页
   ·本文表示室内地图的方法第24-27页
     ·拓扑和特征的组合法(合成法)第24-25页
     ·两层级联合成地图法第25-27页
   ·本章小结第27-28页
4 多传感器信息特征提取与匹配第28-49页
   ·多个坐标系的统一第28-31页
   ·激光雷达特征提取第31-39页
     ·现有线段提取算法第31-33页
     ·本文采用的方法第33-39页
   ·利用摄像头对房门特征的视觉提取第39-43页
     ·LoG去除光照的影响第39-40页
     ·Gabor变换提取门特征第40-42页
     ·提取垂直方向的线段第42-43页
   ·特征的匹配第43-48页
     ·匹配的原则第43-44页
     ·匹配的步骤第44-48页
   ·本章小结第48-49页
5 基于 EKF的同时定位和地图创建(slam)第49-58页
   ·SLAM的概述第49页
   ·选择 EKF进行slam的依据第49-52页
     ·实现 Slam要解决的问题和存在的困难第49-51页
     ·使用 EKF方法解决上述问题第51-52页
   ·基于 EKF的同时定位和地图创建第52-58页
     ·扩展卡尔曼滤波第52-53页
     ·基于 EKF的同时定位和创建地图流程第53-54页
     ·使用 EKF对slam仿真第54-58页
6 总结与展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-63页

 
 
论文编号BS1205626,这篇论文共63
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