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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于滤波理论的火星车SLAM算法研究
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基于滤波理论的火星车SLAM算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究的背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-17页
        1.2.1 月球/火星漫游车研究现状第10-12页
        1.2.2 SLAM算法研究现状第12-17页
        1.2.3 主动SLAM研究现状第17页
    1.3 主要研究内容与研究方案第17-19页
第2章 SLAM算法模型与火星车系统建模第19-35页
    2.1 引言第19页
    2.2 SLAM算法概率学模型第19-22页
        2.2.1 SLAM算法的后验概率模型第19-21页
        2.2.2 SLAM后验概率的递推求解第21-22页
    2.3 火星车系统建模第22-30页
        2.3.1 坐标系定义第23-24页
        2.3.2 火星车运动学模型第24-25页
        2.3.3 IMU测量模型第25页
        2.3.4 激光雷达测量模型第25-28页
        2.3.5 激光雷达逆测量模型第28-30页
    2.4 火星车三维运动仿真第30-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 基于扩展卡尔曼滤波器的火星车SLAM算法第35-48页
    3.1 引言第35页
    3.2 基于扩展卡尔曼滤波器的火星车SLAM算法第35-43页
        3.2.1 系统状态空间模型第35-37页
        3.2.2 状态预测过程第37-39页
        3.2.3 状态更新过程第39-41页
        3.2.4 状态增广过程第41-43页
        3.2.5 数据关联第43页
    3.3 仿真分析第43-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 基于Rao-Balckwellised粒子滤波器的火星车SLAM算法第48-68页
    4.1 引言第48页
    4.2 SLAM后验概率分解与Rao-Balckwellised粒子滤波器第48-53页
        4.2.1 SLAM后验概率分解第49-51页
        4.2.2 Rao-Balckwellised粒子滤波器第51-53页
    4.3 基于Rao-Balckwellised粒子滤波器的火星车SLAM算法第53-64页
        4.3.1 采样新位姿第55-58页
        4.3.2 更新地标估计第58-59页
        4.3.3 计算重要性权值第59-61页
        4.3.4 重要性重采样第61-63页
        4.3.5 添加新地标第63页
        4.3.6 数据关联第63-64页
    4.4 仿真分析第64-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第5章 基于模型预测控制的火星车主动SLAM算法第68-80页
    5.1 引言第68页
    5.2 主动SLAM与轨迹规划第68-69页
    5.3 模型预测控制理论介绍第69-72页
    5.4 基于模型预测控制的火星车主动SLAM算法第72-77页
        5.4.1 系统状态与协方差递推方程第72-74页
        5.4.2 基于模型预测控制的主动SLAM算法第74-76页
        5.4.3 优化问题的求解方法第76-77页
    5.5 仿真分析第77-79页
    5.6 本章小结第79-80页
结论第80-82页
参考文献第82-87页
致谢第87页

 
 
论文编号BS2712799,这篇论文共87
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