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基于无线传感器网络的移动机器人导航研究

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基于无线传感器网络的移动机器人导航研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-20页
  1.1 课题研究背景、目的与意义第12-14页
    1.1.1 课题研究背景第12-13页
    1.1.2 课题研究目的与意义第13-14页
  1.2 基于WSN的机器人导航研究现状第14-18页
    1.2.1 国外研究现状第14-17页
    1.2.2 国内研究现状第17-18页
  1.3 论文章节结构第18-20页
第2章 移动机器人运动学建模与航迹推算研究第20-30页
  2.1 移动机器人运动学建模第20-24页
    2.1.1 移动机器人运动学建模第20-22页
    2.1.2 移动机器人运动学约束第22-24页
  2.2 移动机器人航迹推算第24-26页
    2.2.1 移动机器人控制模型第24-25页
    2.2.2 移动机器人位姿估算第25-26页
  2.3 仿真实验及数据分析第26-28页
  2.4 本章小结第28-30页
第3章 移动机器人实时地图构建第30-46页
  3.1 基于扩展卡尔曼滤波的建图算法第30-34页
    3.1.1 地图特征点位置获取第30-32页
    3.1.2 环境地图创建第32-33页
    3.1.3 同步定位与建图第33-34页
  3.2 基于Hector SLAM的自主建图算法第34-38页
    3.2.1 Hector系统框架第34-36页
    3.2.2 地图获取第36-37页
    3.2.3 扫描匹配第37-38页
  3.3 实验及数据分析第38-45页
    3.3.1 基于EKF的位姿更正第39-41页
    3.3.2 同步定位与建图第41-43页
    3.3.3 基于Hector SLAM的构图实验第43-45页
  3.4 本章小结第45-46页
第4章 基于无线传感器网络的动态路径规划第46-64页
  4.1 路径规划研究概述第46-47页
  4.2 路径规划算法第47-53页
    4.2.1 Dijkstra算法第47-49页
    4.2.2 A~*算法第49-51页
    4.2.3 PRM算法第51-53页
  4.3 基于无线传感器网络的动态路径规划第53-59页
    4.3.1 超声波传感器模型第54-55页
    4.3.2 WSN动态障碍物感知第55-58页
    4.3.3 D~*Lite算法第58-59页
  4.4 实验及结果分析第59-63页
  4.5 本章小结第63-64页
第5章 自主建图及导航系统实验第64-78页
  5.1 基于ROS的移动机器人平台第64-68页
    5.1.1 ROS操作系统概述第64-65页
    5.1.2 ROS系统总体框架第65-66页
    5.1.3 基于iRobot的移动机器人平台第66-68页
  5.2 ROS移动机器人导航系统第68-72页
    5.2.1 移动机器人TF系统第68-70页
    5.2.2 Navigation栈架构第70-71页
    5.2.3 Costmap代价地图第71-72页
  5.3 基于无线传感器网络的环境感知实验第72-76页
    5.3.1 移动机器人自主建图实验第72-73页
    5.3.2 WSN节点通信链路第73-75页
    5.3.3 WSN节点环境感知第75-76页
  5.4 本章小结第76-78页
第6章 总结与展望第78-80页
  6.1 总结第78页
  6.2 展望第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
硕士期间发表的论文和专利第86-88页
作者简介第88页

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