基于激光雷达的AGV定位与建图方法研究

目录

第1章绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 现状总结

1.3 主要研究内容

1.4 论文结构框架

第2章激光SLAM 模型设计和特征提取策略

2.1 SLAM 基本原理

2.2 移动机器人传感器

2.2.1 内部传感器

2.2.2 外部传感器

2.3 基于圆弧的里程计运动模型

2.4 基于差分的特征提取策略

2.4.1 点特征提取

2.4.2 特征的坐标变换

2.5 激光雷达观测模型

2.6 地图的表示和创建

2.6.1 特征地图

2.6.2 概率栅格地图

2.6.3 不同尺度地图的比较

2.7 本章小结

第3章基于滤波器的激光SLAM 方法

3.1 引言

3.2. 基于激光雷达的滤波器定位方法

3.2.1 扩展卡尔曼滤波定位

3.2.2 粒子滤波定位

3.3 基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位与建图

3.3.1 运动和观测模型

3.3.2 过程噪声方差的确定策略

3.3.3 基本流程

3.3.4 仿真实验和分析

3.4 基于Rao-Blackwellised 粒子滤波同步定位与建图

3.4.1 FastSLAM 算法

3.4.2 提议分布的改进

3.4.3 重采样方法的改进

3.5 本章小结

第4章 SLAM 中的扫描匹配

4.1 迭代最近邻算法

4.2 基于优化的帧间匹配

4.2.1 地图插值

4.2.2 位姿优化

4.3 基于相关性搜索的改进配准策略

4.3.1 相关性扫描匹配

4.3.2 基于相关性配准的粒子滤波 SLAM 算法

4.4 仿真实验和分析

4.4.1 仿真环境搭建

4.4.2 定位误差分析

4.4.3 建图效果分析

4.5 本章小结

第5章实验验证

5.1 机器人操作系统

5.1.1 通信架构

5.1.2 通信方式

5.2 ROS 中的SLAM 开源算法

5.2.1 Gmapping

5.2.2 Hector

5.2.3 Cartographer

5.3 实验与结果分析

5.3.1 实验平台和环境

5.3.2 结果分析

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢