基于多源传感器信息融合的移动机器人协同导航研究

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基于多源传感器信息融合的移动机器人协同导航研究

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基于多源传感器信息融合的移动机器人协同导航研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
注释表	第11-12页
缩略词	第12-13页
第一章绪论	第13-26页
1.1 研究背景及意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-19页
1.2.1 国外研究现状	第14-18页
1.2.2 国内研究现状	第18-19页
1.3 自主移动机器人定位	第19-24页
1.3.1 位姿跟踪定位	第19-20页
1.3.2 全局定位	第20-22页
1.3.3 SLAM导航定位	第22页
1.3.4 全球卫星导航	第22-24页
1.4 本文的主要研究工作	第24-25页
1.5 本文的内容安排	第25-26页
第二章移动机器人数学模型	第26-38页
2.1 运动监测	第26-28页
2.1.1 移动机器人运动模型	第26-27页
2.1.2 里程计误差模型	第27-28页
2.2 绝对定位	第28-32页
2.2.1 移动机器人坐标系	第28-29页
2.2.2 GPS坐标系及转换	第29-31页
2.2.3 GPS误差模型	第31-32页
2.3 环境探测	第32-34页
2.3.1 激光雷达扫描模型	第32-34页
2.3.2 激光雷达误差模型	第34页
2.4 相对测量	第34-37页
2.4.1 UWB测距模型	第35-36页
2.4.2 UWB误差模型	第36-37页
2.5 本章小结	第37-38页
第三章协同导航算法	第38-64页
3.1 协同导航框架	第38-41页
3.2 卡尔曼滤波算法	第41-45页
3.2.1 卡尔曼滤波	第41-43页
3.2.2 抗差卡尔曼滤波	第43-45页
3.3 SLAM导航算法	第45-49页
3.3.1 路标状态估计算法	第45-46页
3.3.2 数据关联算法	第46-49页
3.4 集中式协同导航	第49-57页
3.4.1 时间更新	第49-51页
3.4.2 单节点量测更新	第51-54页
3.4.3 节点间相对量测更新	第51-57页
3.5 分散式协同导航	第57-63页
3.5.1 分离协方差交叉滤波器	第57-59页
3.5.2 时间更新	第59-60页
3.5.3 单节点量测更新	第60-61页
3.5.4 节点间合作量测更新	第61-63页
3.6 本章小结	第63-64页
第四章仿真与讨论	第64-80页
4.1 模拟实验环境	第64-65页
4.2 里程计协同导航	第65-68页
4.3 里程计/GNSS协同导航	第68-72页
4.4 里程计/视觉协同导航	第72-77页
4.5 复杂环境协同导航	第77-79页
4.6 本章小结	第79-80页
第五章总结与展望	第80-82页
5.1 课题总结	第80-81页
5.2 课题展望	第81-82页
参考文献	第82-86页
致谢	第86-87页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。

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