基于激光测距的移动机器人重定位研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状与未来发展趋势

1.2.1 同时定位与地图构建研究现状

1.2.2 面向室内环境的移动机器人重定位研究现状

1.2.3 面向室外环境的移动机器人重定位研究现状

1.3 本文的主要工作及创新点

2 基于二维激光测距的先验地图构建

2.1 Rao-Blackwellized粒子滤波地图构建算法

2.2 Cartographer地图构建算法

2.2.1 子地图的构建

2.2.2 子地图全局优化

2.3 同时定位与地图构建实验分析

2.3.1 北京兆维集团实验室环境实验结果

2.3.2 北京农商银行室内环境实验结果

2.3.3 大连理工大学创新园大厦室内环境实验结果

3 基于概率模型的室内机器人重定位

3.1 传统概率模型

3.1.1 卡尔曼滤波

3.1.2 基于拓展卡尔曼滤波的机器人定位

3.1.3 基于粒子滤波的机器人定位

3.2 基于图形匹配与粒子滤波的机器人定位

3.2.1 基于图形匹配的粒子分布区域确定

3.2.2 局部粒子分布策略

3.2.3 实验结果及讨论

4 基于卷积神经网络的移动机器人重定位

4.1 基于二维激光测距轻量化重定位

4.1.1 二维激光数据表述

4.1.2 轻量化卷积神经网络设计

4.1.3 基于粒子滤波的重定位精度再优化

4.1.4 实验结果及分析

4.2 基于三维激光测距及深度卷积神经网络重定位

4.2.1 三维激光投影

4.2.2 深度神经网络位姿预模型

5 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢