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基于多传感器的室内机器人导航定位系统 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第2-3页 | | Abstract | 第3页 | | 1 绪论 | 第6-15页 | | 1.1 研究背景及研究目的和意义 | 第6-10页 | | 1.1.1 机器人技术发展与应用 | 第6-7页 | | 1.1.2 移动机器人技术国内外研究现状 | 第7-10页 | | 1.2 移动机器人定位技术研究现状 | 第10-12页 | | 1.3 移动机器人导航技术研究现状 | 第12-13页 | | 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 | | 2 移动机器人运动与感知建模 | 第15-28页 | | 2.1 移动机器人系统状态方程 | 第15-16页 | | 2.2 移动机器人系统建模 | 第16-25页 | | 2.2.1 机器人坐标系 | 第16页 | | 2.2.2 移动机器人运动模型 | 第16-19页 | | 2.2.3 激光雷达观测模型和数据处理 | 第19-25页 | | 2.3 环境地图模型 | 第25-27页 | | 2.4 本章小结 | 第27-28页 | | 3 基于改进粒子滤波SLAM算法的移动机器人定位 | 第28-41页 | | 3.1 移动机器人SLAM过程描述 | 第28-29页 | | 3.2 粒子滤波基本原理 | 第29-33页 | | 3.2.1 贝叶斯滤波过程 | 第29-30页 | | 3.2.2 贝叶斯重要性采样 | 第30-32页 | | 3.2.3 序贯重要性采样 | 第32-33页 | | 3.2.4 重采样 | 第33页 | | 3.3 基于粒子滤波的机器人定位算法流程 | 第33-34页 | | 3.4 基于RBPF粒子滤波的SLAM算法与改进 | 第34-37页 | | 3.4.1 RBPF粒子滤波的SLAM算法 | 第34-35页 | | 3.4.2 RBPF算法的改进 | 第35-37页 | | 3.5 仿真结果及分析 | 第37-40页 | | 3.5.1 MATLAB仿真结果分析 | 第37-39页 | | 3.5.2 ROS环境下仿真结果分析 | 第39-40页 | | 3.6 本章小结 | 第40-41页 | | 4 移动机器人自主导航 | 第41-50页 | | 4.1 全局路径规划算法 | 第41-46页 | | 4.1.1 迪杰斯特拉最优路径算法 | 第41-43页 | | 4.1.2 A*算法介绍 | 第43-44页 | | 4.1.3 ROS环境中全局路径规划算法仿真实验和对比分析 | 第44-46页 | | 4.2 局部路径规划算法 | 第46-48页 | | 4.2.1 DWA算法原理 | 第46-47页 | | 4.2.2 DWA算法的仿真 | 第47-48页 | | 4.3 移动机器人导航策略设计与实现 | 第48-49页 | | 4.4 本章小结 | 第49-50页 | | 5 移动机器人的定位和导航实验 | 第50-59页 | | 5.1 实验平台简介 | 第50-53页 | | 5.1.1 移动机器人硬件平台 | 第50-51页 | | 5.1.2 移动机器人软件平台ROS系统介绍 | 第51-52页 | | 5.1.3 移动机器人平台在ROS系统中的整体框架描述 | 第52-53页 | | 5.2 真实环境下移动机器人建图定位实验 | 第53-55页 | | 5.3 实验室环境下移动机器人导航实验 | 第55-58页 | | 5.4 本章小结 | 第58-59页 | | 结论 | 第59-60页 | | 参考文献 | 第60-63页 | | 致谢 | 第63-65页 |
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