基于贝叶斯理论的移动机器人定位方法研究



基于贝叶斯理论的移动机器人定位方法研究

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基于贝叶斯理论的移动机器人定位方法研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-7页
1 绪论	第7-14页
1.1 研究背景和意义	第7页
1.2 国内外研究现状	第7-11页
1.2.1 移动机器人定位中数据关联方法研究现状	第7-9页
1.2.2 移动机器人定位中状态估计方法研究现状	第9-11页
1.3 研究难点和趋势	第11-12页
1.4 主要贡献	第12页
1.5 内容安排	第12-14页
2 基于贝叶斯理论的移动机器人定位问题分析	第14-20页
2.1 移动机器人定位问题的数学描述	第14-18页
2.2 移动机器人定位的关键问题分析	第18-19页
2.2.1 数据关联问题	第18-19页
2.2.2 状态估计问题	第19页
2.3 本章小结	第19-20页
3 移动机器人定位中数据关联问题的研究	第20-29页
3.1 移动机器人定位中数据关联问题的数学模型	第20-23页
3.2 基于改进JCBB的数据关联方法	第23-25页
3.3 仿真对比分析	第25-28页
3.4 本章小结	第28-29页
4 移动机器人定位中状态估计问题的研究	第29-45页
4.1 移动机器人定位中状态估计问题的数学模型	第29页
4.2 状态估计算法仿真对比分析	第29-44页
4.2.1 EKF算法	第29-30页
4.2.2 UKF算法	第30-33页
4.2.3 CKF算法	第33-37页
4.2.4 数值分析	第37-44页
4.3 本章小结	第44-45页
5 基于改进JCBB-CKF的移动机器人定位方法	第45-54页
5.1 移动机器人定位仿真实验平台的搭建	第45-51页
5.2 实验对比分析	第51-53页
5.3 本章小结	第53-54页
6 总结与展望	第54-56页
6.1 全文总结	第54页
6.2 工作展望	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-61页
附录	第61页
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文与专利	第61页
B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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