基于图优化激光SLAM的AGV室内自主导航算法研究

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基于图优化激光SLAM的AGV室内自主导航算法研究

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基于图优化激光SLAM的AGV室内自主导航算法研究

论文目录
摘要	第11-13页
ABSTRACT	第13-15页
第1章绪论	第15-25页
1.1 课题研究背景及意义	第15-16页
1.2 AGV国内外发展现状和趋势	第16-17页
1.3 AGV导航及SLAM的发展现状及趋势	第17-20页
1.3.1 导航方式的分类	第17-18页
1.3.2 SLAM自主导航的发展及国内外现状	第18-20页
1.4 图优化激光SLAM室内导航AGV关键技术国内外现状	第20-23页
1.4.1 基于图优化的激光SLAM算法	第20-21页
1.4.2 地图构建	第21-22页
1.4.3 定位	第22-23页
1.5 本文研究内容	第23-25页
第2章 AGV总体方案设计与建模	第25-43页
2.1 AGV系统总体框架设计	第25-26页
2.1.1 整体设计要求	第25页
2.1.2 总体方案设计	第25-26页
2.2 机械及驱动系统设计	第26-28页
2.3 控制系统总体设计	第28-32页
2.3.1 控制系统总体方案设计	第28页
2.3.2 基于ROS的软件系统设计	第28-31页
2.3.3 硬件系统的搭建	第31-32页
2.4 AGV运动模型与观测模型	第32-36页
2.4.1 坐标系建立	第32-33页
2.4.2 里程计运动模型建立	第33-36页
2.4.3 激光雷达观测模型	第36页
2.5 环境地图模型	第36-41页
2.5.1 地图简介	第36-37页
2.5.2 栅格地图	第37-39页
2.5.3 栅格地图构建实验	第39-41页
2.6 本章小结	第41-43页
第3章 SLAM原理与室内环境特征提取	第43-57页
3.1 SLAM原理与框架	第43-44页
3.1.1 SLAM原理	第43-44页
3.1.2 SLAM实现过程与基本框架	第44页
3.2 2D激光雷达及环境数据采集	第44-48页
3.2.1 激光雷达及参数	第44-46页
3.2.2 激光雷达数据读取与解析	第46-48页
3.2.3 激光雷达数据处理	第48页
3.3 室内结构化环境	第48-50页
3.4 基于IEPF与PDBS的线段特征提取方法与优化	第50-52页
3.4.1 特征地图构建与特征提取方法	第50页
3.4.2 IEPF线段提取方法	第50-51页
3.4.3 PDBS线段提取方法	第51页
3.4.4 算法优化	第51-52页
3.5 线段特征提取算法实验	第52-54页
3.6 本章小结	第54-57页
第4章改进图优化SLAM算法	第57-75页
4.1 图优化算法原理及框架	第57-61页
4.1.1 非线性最小二乘优化法	第57-58页
4.1.2 图及图优化	第58-60页
4.1.3 图优化SLAM基本框架	第60-61页
4.2 改进图优化前端算法	第61-65页
4.2.1 基于改进的ICP帧间匹配算法	第61-64页
4.2.2 闭环检测	第64-65页
4.3 基于LM迭代后端优化方法	第65-69页
4.4 ICP改进算法实验	第69-74页
4.5 本章小结	第74-75页
第5章基于图优化的激光SLAM建图实验	第75-83页
5.1 实验平台	第75页
5.2 地图构建流程及配置	第75-78页
5.3 地图构建实验	第78-81页
5.4 实验结果分析	第81-82页
5.5 本章小结	第82-83页
第6章总结与展望	第83-87页
6.1 总结	第83-84页
6.2 展望	第84-87页
参考文献	第87-93页
攻读硕士学位期间取得的科研成果	第93-95页
致谢	第95-96页
学位论文评阅及答辩情况表	第96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。

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