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多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用研究
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多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第1章 绪论第9-18 页
　　· 课题研究的意义第9-10 页
　　· 移动机器人概述第10-13 页
　　　　· 移动机器人国内外现状及发展趋势第10-11 页
　　　　· 移动机器人定位技术概述第11-13 页
　　· 多传感器信息融合技术第13-15 页
　　　　· 多传感器信息融合的定义第13-14 页
　　　　· 国内外多传感器数据融合技术的发展历史和现状第14-15 页
　　· 信息融合技术在机器人领域中的应用第15-16 页
　　· 本文的主要内容第16-18 页
第2章 多传感器信息融合技术第18-29 页
　　· 多传感器信息融合技术的基本原理第18-19 页
　　· 多传感器信息融合系统的层次结构第19-20 页
　　· 信息融合的分类第20-23 页
　　　　· 数据层融合第21 页
　　　　· 特征层融合第21-22 页
　　　　· 决策层融合第22-23 页
　　· 多传感器信息融合系统的拓扑结构第23-25 页
　　· 多传感器信息融合的一般方法第25-28 页
　　· 本章小结第28-29 页
第3章 移动机器人定位方法研究第29-38 页
　　· 基于概率的移动机器人定位技术第29-31 页
　　　　· 贝叶斯滤波原理第30-31 页
　　· 卡尔曼滤波定位算法(KF)第31-34 页
　　· 马尔可夫定位方法第34-36 页
　　　　· 拓扑马尔可夫定位第35-36 页
　　　　· 基于栅格的马尔可夫定位第36 页
　　· 粒子滤波定位方法第36-37 页
　　· 本章小结第37-38 页
第4章 基于传感器信息融合的定位方法设计第38-52 页
　　· 基于EKF的移动机器人定位第38-42 页
　　　　· 坐标系统模型第38-39 页
　　　　· 机器人位置模型第39 页
　　　　· 里程计或者控制命令模型第39-41 页
　　　　· 超声观测模型第41-42 页
　　· 扩展卡尔曼定位方法第42-46 页
　　　　· EKF定位的前提假设第42-43 页
　　　　· EKF移动机器人定位方法的原理第43-46 页
　　　　· 卡尔曼滤波器的应用限制第46 页
　　· 移动机器人RFID定位系统第46-48 页
　　　　· 移动机器人RFID定位原理第47-48 页
　　　　· RFID定位估计误差第48 页
　　· 基于传感器融合的机器人定位方法第48-51 页
　　　　· 基于传感器融合的定位仿真第49-51 页
　　· 本章小结第51-52 页
第5章 实验和结果分析第52-58 页
　　· 移动机器人介绍第52-53 页
　　　　· 移动机器人硬件结构设计第52 页
　　　　5.1.2移动机器人平台介绍第52-53 页
　　　　· 移动机器人传感器介绍第53 页
　　· RFID室内定位实验第53-55 页
　　· 扩展卡尔曼定位实验第55-57 页
　　· 实验结果分析第57-58 页
结论和展望第58-60 页
参考文献第60-63 页
致谢第63-64 页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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