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基于卡尔曼滤波和粒子滤波的移动机器人同时定位与地图创建研究

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基于卡尔曼滤波和粒子滤波的移动机器人同时定位与地图创建研究
论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
1 绪论第7-17页
  · 论文的研究背景及其意义第7-8页
  · 移动机器人导航技术的概述第8-9页
  · 移动机器人同时定位与地图创建的发展历程与研究现状第9-14页
    · 移动机器人同时定位与地图创建的发展历程第10-11页
    · 移动机器人同时定位与地图创建的研究现状第11-14页
  · 论文的主要研究内容和创新点第14-17页
    · 论文的主要研究内容第14-15页
    · 本论文的创新点第15-17页
2 移动机器人系统的数学模型第17-29页
  · 引言第17页
  · 各种数学模型第17-29页
    · 坐标系统模型第17-18页
    · 环境地图模型第18页
    · 移动机器人的位姿模型第18-19页
    · 里程计的数学模型第19-24页
    · 移动机器人的运动模型第24-25页
    · 传感器观测模型第25-26页
    · 系统误差和噪声模型第26-29页
3 基于卡尔曼滤波的 SLAM 研究第29-57页
  · 引言第29-35页
    · 卡尔曼滤波的概述第29页
    · 线性卡尔曼滤波第29-33页
    · 扩展卡尔曼滤波第33-35页
  · 基于扩展卡尔曼滤波的 SLAM 研究第35-41页
    · SLAM 问题的概率描述第36-37页
    · 扩展卡尔曼滤波(EKF)的 SLAM 算法第37-41页
  · 基于多传感器信息融合技术的 SLAM 研究第41-57页
    · 多传感器信息融合技术第42-48页
    · 多传感器分布式状态融合 EKF-SLAM 算法分析第48-56页
    · 多传感器信息融合的 EKF-SLAM 仿真实验及其结果分析第56-57页
4 基于信息滤波的粒子滤波 SLAM 研究第57-85页
  · 引言第57页
  · 基于粒子滤波的 SLAM 算法第57-63页
    · 粒子滤波概述第57页
    · RBPF-SLAM 算法第57-58页
    · 粒子滤波中的采样方法第58-61页
    · 粒子滤波中的退化现象第61-62页
    · 粒子滤波的步骤第62-63页
  · 基于信息滤波的 SLAM 算法第63-78页
    · 高斯分布的信息形式第63-66页
    · 扩展信息滤波 SLAM 算法研究第66-78页
  · 基于稀疏扩展信息滤波的粒子滤波 SLAM 研究第78-85页
    · 引言第78-79页
    · 基于稀疏扩展信息滤波的粒子滤波 SLAM 算法第79-85页
5 总结与研究展望第85-87页
  · 总结第85页
  · 研究展望第85-87页
参考文献第87-91页
攻读学位期间发表文章第91-94页
致谢第94 页

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