目 录
图 2-1 机器人坐标系
摘 要
Abstract
第 1 章 绪 论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 SLAM 及其相关理论的研究综述
1.2.1 国内外研究现状
1.2.2 国内外研究成果分析
1.3 本文的主要研究内容
第 2 章 系统模型分析与环境地图构建
2.1 引言
2.2 移动机器人系统建模
2.2.1 机器人坐标系
2.2.2 机器人里程计运动模型
2.2.3 激光雷达模型建立及数据处理
2.3 环境地图的构建
2.3.1 地图的表达模型
2.3.2 栅格地图的构建算法
2.4 本章小结
第 3 章 基于粒子滤波的定位算法研究
3.1 引言
3.2 粒子滤波器原理
3.2.1 贝叶斯滤波理论
3.2.2 重要性采样理论
3.2.3 粒子滤波器的基本算法
3.3 基于分层重采样的粒子滤波定位算法
3.4 本章小结
第 4 章 基于粒子滤波的 SLAM 算法研究
4.1 引言
4.2 基于 RBPF 的 SLAM 算法
4.2.1 常规 RBPF-SLAM 算法流程
4.2.2 基于似然场模型的扫描匹配算法
4.3 RBPF-SLAM 算法的改进
4.3.1 融合了观测信息的混合提议分布
4.3.2 基于分层重采样的改进 RBPF-SLAM 算法
4.4 仿真实验
4.5 本章小结
第 5 章 真实环境中实验
5.1 引言
5.2 机器人实验系统介绍
5.2.1 机器人实验平台
5.2.2 机器人操作系统(ROS)
5.3 基于 PC 的室内 SLAM 实验
5.3.1 基于原始 Gmapping 算法的 SLAM 实验
5.3.2 基于改进 Gmapping 算法的 SLAM 实验
5.4 用嵌入式设备结合 AGV 样机的 SLAM 实验
5.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
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