基于无迹卡尔曼滤波的移动机器人室内定位算法研究

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基于无迹卡尔曼滤波的移动机器人室内定位算法研究

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基于无迹卡尔曼滤波的移动机器人室内定位算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第1章绪论	第8-19页
1.1 课题研究目的及意义	第8页
1.2 移动机器人研究的发展	第8-12页
1.3 移动机器人室内定位方法现状	第12-18页
1.3.1 室内定位方法概述	第12-14页
1.3.2 特征提取与匹配算法	第14-16页
1.3.3 多传感器定位的信息融合算法	第16-18页
1.4 本文研究内容	第18-19页
第2章多传感器移动机器人系统搭建	第19-42页
2.1 引言	第19页
2.2 硬件平台设计与搭建	第19-24页
2.2.1 机械结构设计	第19-22页
2.2.2 传感器选型	第22-24页
2.3 多传感器系统软件开发	第24-39页
2.3.1 运动控制模块	第25-26页
2.3.2 基于里程计建立移动机器人运动学模型	第26-29页
2.3.3 基于激光测距仪数据建立特征地图	第29-30页
2.3.4 基于动态阂值的特征提取	第30-35页
2.3.5 传感器数据的特征匹配	第35-39页
2.4 基于Qt架构的上位机界面程序开发	第39-40页
2.5 本章小结	第40-42页
第3章基于无迹卡尔曼冗余测量参数的室内定位算法	第42-53页
3.1 引言	第42页
3.2 Kalman滤波的基本原理	第42-43页
3.3 无迹Kalman滤波的基本原理	第43-45页
3.4 移动机器人传感器系统误差分析	第45-47页
3.4.1 里程计误差分析	第45-46页
3.4.2 激光测距仪误差分析	第46-47页
3.5 基于冗余测量参数的数据融合	第47-50页
3.6 基于冗余测量参数的室内定位算法的仿真	第50-52页
3.7 本章小结	第52-53页
第4章基于UKF的冗余测量参数的室内定位算法实验	第53-61页
4.1 实验环境的布置	第53页
4.2 室内定位算法实验	第53-60页
4.2.1 绕地图运动一周回到起点位置测试实验	第54-57页
4.2.2 经过标记点绕地图一周测试实验	第57页
4.2.3 增大里程计误差检验算法效果	第57-58页
4.2.4 匹配误差衡量定位效果实验	第58-60页
4.3 实验结果分析	第60页
4.4 本章小结	第60-61页
结论	第61-62页
参考文献	第62-66页
攻读硕士学位期间发表的论文	第66-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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