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全区域覆盖自主移动机器人多传感器信息融合技术与算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-7页 | | 1 绪论 | 第7-17页 | | ·全区域覆盖自主移动机器人概述 | 第7-8页 | | ·多传感器信息融合技术在自主移动机器人上的应用研究现状 | 第8-9页 | | ·多传感器信息融合技术 | 第9-14页 | | ·多传感器信息融合技术的产生及发展 | 第9-10页 | | ·多传感器信息融合 | 第10-11页 | | ·多传感器信息融合模型 | 第11-13页 | | ·多传感器信息融合层次及其融合算法 | 第13-14页 | | ·多传感器信息融合的发展方向 | 第14页 | | ·全区域覆盖自主移动机器人多传感器信息融合的研究内容 | 第14-16页 | | ·本课题研究内容 | 第16-17页 | | 2 ZIMROB机器人传感器的数据特点及信息融合系统 | 第17-25页 | | ·引言 | 第17-18页 | | ·ZIMROB机器人的传感器数据特点 | 第18-22页 | | ·ZIMROB机器人的体系结构 | 第18-19页 | | ·ZIMROB机器人传感器的数据特点 | 第19-22页 | | ·ZIMROB机器人多传感器信息融合系统体系结构 | 第22-25页 | | 3 ZIMROB机器人障碍物识别模块的融合算法 | 第25-34页 | | ·超声波传感器测距特性分析 | 第25-26页 | | ·超声波传感器及红外传感器对可视区域的划分 | 第26-28页 | | ·障碍物方位的判断 | 第28-33页 | | ·本章小结 | 第33-34页 | | 4 ZIMROB机器人定位信息估计模块的融合算法 | 第34-50页 | | ·引言 | 第34-37页 | | ·ZIMROB机器人定位问题的提出 | 第34-35页 | | ·ZIMROB机器人定位传感器数据信息及其不确定性 | 第35-36页 | | ·卡尔曼滤波理论在定位系统中的应用 | 第36-37页 | | ·ZIMROB机器人运动模型及误差模型的建立 | 第37-40页 | | ·ZIMROB机器人的运动模型 | 第37-39页 | | ·误差模型的建立 | 第39-40页 | | ·定位系统的卡尔曼滤波器模型 | 第40-48页 | | ·GPS系统卡尔曼滤波器模型的建立 | 第40-44页 | | ·相对定位系统卡尔曼滤波器模型的建立 | 第44-47页 | | ·两个定位系统的卡尔曼滤波器融合算法 | 第47-48页 | | ·滤波模型仿真及滤波效果比对 | 第48-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 5 ZIMROB机器人边界信息估计模块的融合算法 | 第50-63页 | | ·ZIMROB机器人的路径规划策略及其边界状态 | 第50-51页 | | ·边界曲线的建立及边界状态的判断 | 第51-59页 | | ·边界点信息的采集 | 第52-55页 | | ·边界点信息的分组 | 第55-57页 | | ·边界曲线拟合 | 第57-59页 | | ·边界状态的判断 | 第59页 | | ·边界判断算法验证及应用举例 | 第59-62页 | | ·本章小结 | 第62-63页 | | 6 总结及展望 | 第63-65页 | | ·总结 | 第63页 | | ·工作展望 | 第63-65页 | | 致谢 | 第65-66页 | | 参考文献 | 第66-69页 |
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论文编号BS569641，这篇论文共69页
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