基于ROS的移动机器人SLAM技术研究

目 录

第 1 章 绪 论

1.1 课题研究的背景及意义
1.2 课题研究的现状及应用场景
1.2.1 国内外研究现状及分析
1.2.2 课题研究的方向
1.2.3 SLAM 技术产品应用介绍
1.3 本文的内容和组织结构
1.3.1 主要研究工作
1.3.2 论文内容安排

第 2 章 移动机器人SLAM 问题及解决方案

2.1 SLAM 问题的一般定义
2.1.1 SLAM 问题的过程描述
2.1.2 SLAM 问题的数学模型
2.2 基于贝叶斯滤波原理的SLAM
2.2.1 EKF-Based SLAM
2.2.2 RBPF-Based SLAM
2.3 基于图优化原理的SLAM
2.3.1 前端 VO
2.3.2 后端图优化
2.3.3 回环检测
2.4 两种解决方案的对比和分析
2.5 本章小结

第 3 章 实验平台综合系统框架总体设计

3.1 系统组成
3.2 机械平台
3.2.1 开源机器人平台
3.2.2 本课题平台及运动模型
3.3 嵌入式硬件结构
3.4 软件系统
3.5 系统总体框架
3.6 本章小结

第 4 章 RBPF-Based SLAM 算法优化策略

4.1 SLAM 问题的分类
4.2 RBPF-Based SLAM 的研究进展
4.3 本文所提出的方法
4.3.1 DBSCAN 聚类算法介绍
4.3.2 自适应局部高斯重采样算法（APGDR）介绍
4.3.3 本文所提出的 RBPF-Based SLAM 算法
4.4 本章小结

第 5 章 Graph-Based SLAM 算法优化策略

5.1 Graph-Based SLAM 的研究进展
5.2 本文所提出的方法
5.3 本章小结

第 6 章 实验设计及分析

6.1 GMapping 算法和本文提出算法的对比实验
6.1.1 仿真实验
6.1.2 实体实验
6.2 ORB-SLAM 算法和本文提出算法的对比实验
6.2.1 仿真实验
6.2.2 实体实验
6.3 本章小结

第 7 章 总结与展望

7.1 研究工作总结
7.2 未来研究展望
致 谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果