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绪 论
第一章概述
1.1机器人概述
1.2机器人的发展
1.3我国机器人前景
1.4机器人控制语言与计算机系统
本章小结
第二章基本理论
2.1传感器
2.2粒子滤波器
2.3扩展卡尔滤波器(EKF)原理
2.3.1卡尔曼滤波器
2.3.1 扩展卡尔曼滤波(EKF)的算法
第三章同时定位与制图(SLAM)
3.1 SLAM概述
3.1.1 SLAM简介
3.1.2 SLAM系统原理
3.1.3 SLMA算法的性质
3.1.4 SLAM中存在累积误差问题和数据关联问题
3.1.5 SLAM的未来研究方向
3.2 SLAM问题
3.2.1 环境的描述--地图
3.2.2 SLAM中定位与环境特征提取
3.2.3不确定信息的描述和处理方法
3.3 SLAM的实现方法分析
3.4数据关联理论
本章小结
第四章FastSLAM
4.1 FastSLAM的比较
4.2 FastSLAM的基本法则
4.3数据关联未知的FastSLAM
4.3.1数据关联的不确定性
4.3.2每个粒子的数据关联
4.3.3粒子中加入新的环境物体
4.4 FastSLAM2.0
4.4.1相关理论
4.4.2提案分布
4.4.3 FastSLAM2.0法则
本章小结
第五章创新导航控制PGR
5.1导航绪论
5.2移动机器人导航系统理论与技术的研究概况
5.2.1体系结构
5.2.2环境建模与定位
5.2.3路径规划
5.3运动控制
5.4新导航法则的推导
本章小结
第六章实验仿真
6.1 scilab简介
6.2 Scilab的特点
6.3 scilab与matlab比较
6.4仿真
6.4.1实验流程图
6.4.2仿真
结 论
参考文献
附录
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致 谢