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智能车定位与路径优化方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状分析第10-15页
        1.2.1 SLAM的研究现状第10-12页
        1.2.2 路径规划研究现状第12-15页
    1.3 论文主要研究内容及安排第15-16页
第二章 智能车定位与路径规划相关模型构建第16-25页
    2.1 智能车本体模型第16-19页
        2.1.1 坐标系模型第16-17页
        2.1.2 里程计模型第17-18页
        2.1.3 智能车运动模型第18-19页
    2.2 智能车传感器观测模型第19-20页
    2.3 数据关联模型第20-22页
    2.4 智能车SLAM问题的一般模型第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 RBPF-SLAM方法研究与改进第25-38页
    3.1 基于粒子滤波器SLAM算法第25-29页
        3.1.1 Rao-Blackwellised分解第25-26页
        3.1.2 序贯重要性采样(SIS)第26-27页
        3.1.3 粒子退化问题及解决办法第27-28页
        3.1.4 粒子滤波算法流程第28-29页
    3.2 问题的提出与描述第29页
    3.3 融合ICP和NDT的回环检测算法第29-33页
        3.3.1 ICP与NDT算法第29-31页
        3.3.2 融合ICP和NDT的回环检测算法第31-33页
    3.4 基于卡尔曼滤波的闭环优化算法第33-35页
        3.4.1 标准卡尔曼滤波技术第33-34页
        3.4.2 基于卡尔曼滤波的闭环优化算法第34-35页
    3.5 基于RBPF的Gmapping算法第35-36页
    3.6 实验与分析第36-37页
    3.7 本章小结第37-38页
第四章 基于A*和DWA算法融合的路径规划方法研究第38-47页
    4.1 基于A*算法的全局路径规划第38-41页
        4.1.1 A*算法简介第38-39页
        4.1.2 改进的A*算法第39-40页
        4.1.3 A*算法的仿真实验第40-41页
    4.2 基于DWA算法的局部路径规划第41-44页
        4.2.1 DWA算法简介第41-42页
        4.2.2 DWA算法在智能车上的应用第42-44页
    4.3 基于改进A*和DWA算法的混合路径规划方法第44-46页
        4.3.1 混合路径规划方法介绍第44页
        4.3.2 仿真实验第44-46页
    4.4 本章小结第46-47页
第五章 基于ROS的SLAM和导航实验第47-58页
    5.1 Robotic Operating System简介第47-48页
    5.2 基于ROS的SLAM实验第48-51页
        5.2.1 基于ROS的SLAM功能实现第48-49页
        5.2.2 实验结果与分析第49-51页
    5.3 基于ROS的导航实验第51-57页
        5.3.1 实验平台简介第51-52页
        5.3.2 基于ROS的导航功能实现第52-53页
        5.3.3 实验结果与分析第53-57页
    5.4 本章小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
    6.1 本文总结第58页
    6.2 建议与展望第58-60页
参考文献第60-65页
在读期间公开发表的论文第65-66页
致谢第66页

 
 
论文编号BS3833276,这篇论文共66
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