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室内移动机器人自定位研究
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室内移动机器人自定位研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第一章 绪论第10-16 页
　　· 研究背景第10-11 页
　　　　· 机器人概述第10-11 页
　　　　· 智能移动机器人第11 页
　　· 自定位问题及其研究意义第11-13 页
　　· 国内外研究现状第13-14 页
　　· 本文的研究内容和组织结构第14-16 页
第二章 机器人定位问题和滤波理论第16-28 页
　　· 机器人和环境系统第16 页
　　· 定位问题描述和分类第16-18 页
　　· 贝叶斯滤波定位理论第18-19 页
　　· 高斯滤波方法第19-23 页
　　　　· 卡尔曼滤波器第20-21 页
　　　　· 扩展卡尔曼滤波器第21-23 页
　　· 粒子滤波器第23-27 页
　　　　· 重要性采样第23-24 页
　　　　· 序列重要性采样第24-25 页
　　　　· 采样-权重重采样第25-26 页
　　　　· 粒子滤波算法第26-27 页
　　· 本章小结第27-28 页
第三章 传感器模型和环境表示第28-44 页
　　· 里程计和航迹推算定位第28-32 页
　　　　· 里程计第28 页
　　　　· 基于里程计的航迹推算定位第28-29 页
　　　　· 机器人运动的概率模型第29-32 页
　　· 激光和扫描匹配定位第32-42 页
　　　　· 激光传感器第32 页
　　　　· 基于激光扫描匹配的定位第32-33 页
　　　　· 迭代最近点扫描匹配算法第33-34 页
　　　　· 遗传迭代最近点扫描匹配算法第34-37 页
　　　　· 实验第37-42 页
　　· 环境地图的表示第42-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第四章 粒子滤波定位第44-75 页
　　· 基本粒子滤波定位算法第44-54 页
　　　　· 运动模型采样第46-48 页
　　　　· 观测模型计算粒子权重第48-52 页
　　　　· 重采样操作第52-54 页
　　· 动态自适应粒子数第54-55 页
　　· 随机粒子辅助滤波器第55-57 页
　　　　· 全局随机粒子第55-56 页
　　　　· 辅助滤波器第56-57 页
　　· 爬山算法优化全局粒子分布第57-60 页
　　　　· 问题描述与分析第57-59 页
　　　　· 爬山优化的描述与分析第59-60 页
　　· 动态环境下的未知障碍物检测滤除第60-62 页
　　· 计算时间约束第62-65 页
　　· 实验第65-73 页
　　　　· 仿真实验第65-70 页
　　　　· 真实机器人实验第70-73 页
　　· 本章小结第73-75 页
结论第75-77 页
参考文献第77-81 页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-82 页
致谢第82页

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