基于多传感器的移动机器人自主定位与地图构建技术研究



基于多传感器的移动机器人自主定位与地图构建技术研究

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基于多传感器的移动机器人自主定位与地图构建技术研究

论文目录
摘要	第10-12页
ABSTRACT	第12-14页
第一章绪论	第14-22页
· 课题研究背景	第14-16页
· 国内外研究现状	第16-19页
· 移动机器人定位技术	第16-18页
· 移动机器人环境建模	第18页
· 移动机器人的地图构建和动态更新技术	第18-19页
· 本课题的主要研究内容及创新点	第19-20页
· 本课题的主要研究内容	第19-20页
· 本课题的创新点	第20页
· 本课题主要章节安排	第20-22页
第二章多传感器工作原理和数据处理	第22-42页
· 引言	第22-24页
· 激光传感器工作原理	第24页
· 激光数据预处理算法	第24-27页
· 激光传感器数据的采集过程	第25页
· 激光传感器的数据预处理	第25-26页
· 激光传感器的数据处理实验验证	第26-27页
· 里程计运动学模型	第27-30页
· 在移动机器人中所应用的RFID技术介绍	第30-39页
· RFID标签分类	第30-31页
· 谱聚类分割算法	第31-33页
· RFID标签内容设置过程	第33-35页
· RFID辅助里程计位置匹配过程	第35-36页
· RFID辅助定位过程	第36-39页
· 在移动机器人中应用的惯导模块介绍	第39-41页
· iNEMO模块的硬件组成	第40-41页
· 惯导模块的工作原理和工作过程	第41页
· 本章小结	第41-42页
第三章基于多传感器信息融合的移动机器人自主定位	第42-52页
· 引言	第42页
· 信息融合的基本算法	第42-45页
· 基于Bayes理论的数据融合	第42-43页
· 基于D-S证据理论的推理	第43-44页
· 算法比较	第44-45页
· 移动机器人多传感器融合进行定位的设计与实现	第45-49页
· 基于Bayes理论方法的关键节点定位	第45-46页
· 基于Dempster-Shafer证据理论的特殊节点定位	第46页
· 算法推导	第46-48页
· 里程计可信度的确定	第48-49页
· 基于多传感器数据融合移动机器人定位实现	第49-51页
· 数据融合定位实验及分析	第49-50页
· 关键节点间的定位实验	第50页
· 关键节点的定位实验	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
第四章移动机器人激光地图自主构建	第52-60页
· 引言	第52页
· 激光地图构建原理	第52-53页
· 激光传感器障碍检测	第52-53页
· 直线拟合算法选择与实现	第53页
· 室内环境构建地图注意的问题	第53-57页
· 室内环境特殊位置节点选取原则	第53-54页
· 室内特殊节点选取	第54页
· 激光在特殊位置的局部地图构建结果	第54-57页
· 室内环境局部地图融合为全局地图	第57-58页
· 局部地图融合为全局地图过程	第57页
· 全局地图融合结果	第57-58页
· 栅格地图更新	第58页
· 本章小结	第58-60页
第五章总结与展望	第60-62页
· 本文主要研究结果	第60-61页
· 进一步研究方向	第61-62页
参考文献	第62-68页
硕士期间发表的论文和科研成果	第68页
硕士期间参加的科研工作	第68-70页
致谢	第70-71页
学位论文评阅及答辩情况表	第71 页

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