基于多传感融合的室内SLAM算法研究与实现

目 录
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第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 多传感器融合 SLAM 算法的研究背景
1.1.2 课题的研究目的与意义
1.2 室内自主机器人建图定位算法的研究现状
1.2.1 视觉 SLAM 技术的研究现状
1.2.2 激光 SLAM 技术的研究现状
1.3 课题研究内容与章节安排
1.3.1 论文主要研究内容
1.3.2 论文章节安排

第二章 轮式机器人运动和感知系统的建立

2.1 轮式机器人刚体转换
2.1.1 坐标系规范
2.1.2 坐标系转换
2.1.3 坐标系运算
2.2 轮式机器人运动模型的建立
2.2.1 轮式机器人运动积分的不确定性
2.2.2 轮式机器人匀速运动模型及加速运动模型
2.2.3 双轮差分驱动模型
2.2.4 轮式机器人里程计模型
2.2.5 IMU 驱动模型
2.3 轮式机器人观测模型的建立
2.3.1 机器人环境感知建模
2.3.2 2D 激光雷达测量模型及数据处理

第三章 轮式机器人 SLAM 算法图模型的建立

3.1 轮式机器人 SLAM 问题描述和图模型的建立
3.1.1 利用动态贝叶斯网络描述轮式机器人 SLAM 问题
3.1.2 利用因子图将 SLAM 问题转换为最小二乘问题
3.2 非线性优化算法求解 SLAM 问题
3.2.1 利用高斯-牛顿方法求解轮式机器人 SLAM 问题
3.2.2 使用 LM 方法提高算法收敛性

第四章 多传感融合 SLAM 算法的设计

4.1 多传感融合建图定位算法
4.1.1 利用扩展卡尔曼滤波器提供初始位姿
4.2 前端扫描匹配构建地图
4.2.1 扫描匹配算法
4.2.2 利用相关性扫描匹配方法构建子图
4.3 后端优化消除累计误差
4.3.1 多分辨率闭环检测与添加约束条件
4.3.2 后端优化求解并调整地图位姿
4.3 轮式机器人 SLAM 中的全局定位

第五章 轮式机器人平台搭建和实验研究

5.1 引言
5.2 实验平台搭建
5.2.1 硬件平台搭建
5.2.2 上位机平台搭建
5.3 轮式机器人实际测试
5.3.1 室内闭环建图实验
5.3.2 室内全局定位实验
5.4 数据分析和性能分析

第六章 结论与展望

6.1 结论
6.2 展望
参考文献
作者在读期间科研成果简介
致 谢

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