水下无人潜器同步定位与地图生成方法研究-AGV吧

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摘要
ABSTRACT

第1章绪论

1.1 课题研究背景与意义
1.2 水下导航定位方法
1.2.1 声学导航
1.2.2 惯性导航
1.2.3 地磁导航
1.2.4 重力导航
1.3 同时构图定位技术
1.3.1 国外SLAM技术的应用前景及研究现状
1.3.2 国内SLAM技术的应用前景分析
1.3.3 SLAM技术中的各种常用滤波算法
1.3.4 基于AUV的SLAM算法研究
1.4 本文的研究内容和章节安排

第2章 SLAM中的构图与定位方法研究

2.1 SLAM中环境地图表示方法
2.1.1 特征地图
2.1.2 栅格地图
2.1.3 拓扑地图
2.2 捷联式惯性导航
2.2.1 常用坐标系与姿态旋转矩阵
2.2.2 姿态方程
2.3 基于图像声呐的SLAM
2.3.1 声呐传感器性能介绍
2.3.2 基于图像声呐的SLAM平台搭建
2.4 SLAM中的声呐图像处理方法
2.4.1 声呐成像简介
2.4.2 图像处理方法
2.4.3 边缘检测
2.4.4 图像的配准
2.4.5 图像的拼接
2.4.6 图像特征点的提取
2.5 图像处理实现SLAM中地图特征提取
2.6 SLAM中的定位问题
2.6.1 AUV状态方程的建立
2.6.2 特征地图模型的建立
2.6.3 系统状态模型的建立
2.6.4 系统观测模型的建立
2.7 SLAM平台搭建分析
2.7.1 SLAM模型的状态量误差方程
2.7.2 SLAM模型的观测量误差方程
2.7.3 SLAM导航解算分析
2.8 基于可调节系数UKF框架下的SLAM研究
2.8.1 UKF算法步骤
2.8.2 基于新息的可调节系数的UKF算法
2.8.3 仿真与数据分析
2.8.4 特征序列定位误差分析
2.8.5 “直线段”函数路径下的SLAM仿真实验与分析
2.9 本章小结

第3章 SLAM数据关联算法

3.1 关联门限
3.1.1 矩形关联门限模型
3.1.2 椭圆形关联门限模型
3.2 SLAM数据关联算法简介
3.3 基于栅格图模糊逻辑的SLAM数据关联算法
3.3.1 模糊逻辑控制理论
3.3.2 隶属函数
3.3.3 模糊推理及模糊控制器
3.3.4 栅格图模糊逻辑的SLAM数据关联算法
3.3.5 实验仿真与分析
3.3.6 特征点的关联实验验证与分析
3.4 基于最大概率神经网络的SLAM数据关联算法
3.4.1 BP神经网络简介
3.4.2 概率神经网络的结构分析与建模
3.4.3 关联度结果分析
3.4.4 定位误差结果分析
3.5 本章小结

第4章基于粒子滤波的SLAM算法

4.1 基于SLAM的数据融合算法介绍
4.2 粒子滤波算法模型
4.3 基于贝叶斯形式的SLAM模型
4.4 序贯重要性采样形式的SLAM模型
4.5 基于重要性重采样形式的SLAM模型
4.6 “对角线”型海底石油管道探测实验仿真与分析
4.6.1 探测区域及实验初始值设置
4.6.2 实验仿真与分析
4.6.3 采样序列定位误差
4.6.4 “对角线”型函数管道探测实验仿真与分析
4.7 本章小结

第5章基于扩展H_∞滤波的SLAM算法

5.1 H_∞范数及H_∞滤波理论
5.1.1 H_∞范数概念
5.1.2 H_∞最优滤波理论
5.1.3 H_∞次优滤波理论
5.2 状态方程与观测方程的建立
5.3 EHF滤波器的设计
5.4 仿真与数据分析
5.4.1 实验初始条件设置
5.4.2 两组滤波对比实验
5.4.3 特征点观测
5.5 “规则曲线”函数管道探测实验仿真与分析
5.6 本章小结

第6章 SLAM中基于超球面分布采样的平方根容积卡尔曼滤波

6.1 CKF算法基本思想
6.2 高斯滤波器
6.3 求容积规则的描述
6.4 CKF建模
6.5 基于SLAM的超球面平方根容积卡尔曼滤波算法
6.5.1 SRUKF算法
6.5.2 SRCKF-SLAM算法
6.5.3 超球面容积卡尔曼滤波算法
6.5.4 SS-SRCKF算法步骤
6.6 CKF算法仿真实验与分析
6.7 基于SS-SRCKF算法的实验与分析
6.7.1 位置估计误差分析
6.7.2 特征序列误差
6.8 SS-SRCKF算法用于水下有规则物体的探测与定位
6.9 本章小结