基于多传感器融合的无人机导航算法研究

目录

声明

1 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

2 无人机的系统模型与平台搭建

2.1 引言

2.2.1 核心硬件选型

2.2.2 实验平台搭建

2.3 运动学模型

2.4 二维激光雷达模型

2.5 栅格地图模型

2.6 本章小结

3 基于多传感器的无人机室内SLAM算法研究

3.1 引言

3.2 局部地图构建

3.2.1 激光雷达信息的预处理

3.2.2 基于高斯牛顿迭代的前端扫描匹配

3.3 全局地图构建

3.3.1 后端优化与回环检测

3.3.2 加速回环检测过程的分支定界算法

3.4 结合 IMU的无人机三轴投影

3.4.1 XY水平面投影

3.4.2 Z轴垂直高度投影

3.5 本章小结

4 基于多传感器融合的无人机室外定位算法研究

4.1 引言

4.2 基于扩展卡尔曼滤波的数据融合

4.2.1 扩展卡尔曼滤波介绍

4.2.2 扩展卡尔曼滤波的融合框架设计

4.3 数据筛选与数据融合

4.4 本章小结

5 基于ROS Navigation 的无人机导航系统

5.1 引言

5.2 导航系统整体架构

5.2.1 机器人操作系统 ROS

5.2.2 Navigation导航软件包

5.3 全局路径规划

5.4 局部路径规划

5.5 本章小结

6 系统实验与分析

6.1 引言

6.2 室内环境下的系统实验

6.2.1 激光 SLAM 算法对比实验

6.2.2 无人机倾转建图定位实验

6.2.3 无人机室内自主导航实验

6.3 室外环境下的多传感器融合定位实验

6.3.1 实验分析

6.3.2 数据融合算法实验结果及分析

6.4 本章小结

7 总结与展望

致谢

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果