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基于视觉SLAM的AGV自主定位与路径规划策略研究

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基于视觉SLAM的AGV自主定位与路径规划策略研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-23页
 1.1 课题研究背景及意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-21页
  1.2.1 AGV研究综述第12-15页
  1.2.2 SLAM研究综述第15-17页
  1.2.3 路径规划研究综述第17-21页
 1.3 本文的主要研究内容与结构安排第21-23页
第二章 AGV的视觉SLAM视觉里程计实现第23-48页
 2.1 引言第23-24页
 2.2 相机模型与坐标系变换第24-29页
  2.2.1 Kinect1传感器第24页
  2.2.2 针孔相机模型第24-25页
  2.2.3 坐标系变换第25-27页
  2.2.4 Kinect1相机标定实验第27-29页
 2.3 特征点提取与匹配第29-37页
  2.3.1 FAST关键点提取及改进第29-32页
  2.3.2 BRIEF描述子计算及改进第32-33页
  2.3.3 特征点匹配第33-34页
  2.3.4 特征点误匹配剔除第34-35页
  2.3.5 特征提取与匹配实验及分析第35-37页
 2.4 相机运动估计及求解方法第37-47页
  2.4.1 相机运动估计第37-38页
  2.4.2 ICP的线性求解方法第38-40页
  2.4.3 ICP的非线性求解方法第40-42页
  2.4.4 相机位姿估计实验及分析第42-43页
  2.4.5 视觉里程计搭建实验及分析第43-47页
 2.5 本章小结第47-48页
第三章 AGV栅格地图构建与定位第48-61页
 3.1 引言第48页
 3.2 环境地图建模第48-53页
  3.2.1 环境地图类型第48-49页
  3.2.2 栅格地图构建第49-50页
  3.2.3 栅格地图构建实验及分析第50-53页
 3.3 AGV定位第53-60页
  3.3.1 定位问题类型第53-54页
  3.3.2 马尔科夫定位第54-55页
  3.3.3 蒙特卡洛定位第55-56页
  3.3.4 自适应蒙特卡洛定位第56-58页
  3.3.5 AGV定位实验及分析第58-60页
 3.4 本章小结第60-61页
第四章 基于强化学习的AGV路径规划策略研究第61-93页
 4.1 引言第61页
 4.2 强化学习基本理论第61-66页
  4.2.1 马尔可夫决策过程第61-62页
  4.2.2 强化学习算法的基本模型第62-63页
  4.2.3 强化学习算法的组成第63-64页
  4.2.4 强化学习算法的分类第64-66页
 4.3 基于强化学习的静态环境路径规划第66-75页
  4.3.1 Q-Learning算法第66-68页
  4.3.2 Double Q-Learning算法第68-69页
  4.3.3 基于强化学习的静态路径规划方法第69-71页
  4.3.4 仿真实验结果及分析第71-75页
 4.4 基于强化学习的动态环境路径规划第75-92页
  4.4.1 深度确定性策略算法第75-78页
  4.4.2 基于势场的DDPG路径规划方法第78-82页
  4.4.3 仿真实验结果及分析第82-92页
 4.5 本章小结第92-93页
第五章 总结与展望第93-95页
 5.1 总结第93页
 5.2 展望第93-95页
参考文献第95-100页
致谢第100-101页
攻读学位期间取得的研究成果第101页

本篇论文共101页,点击这进入下载页面
 
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