基于ROS系统的移动机器人室内定位方法研究

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基于ROS系统的移动机器人室内定位方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 课题研究背景及意义第9页
  1.2 国内外研究现状分析第9-11页
    1.2.1 移动机器人国内研究现状第9-10页
    1.2.2 移动机器人国外研究现状第10-11页
  1.3 移动机器人定位技术研究现状第11页
  1.4 本文主要研究内容第11-13页
第二章 基于ROS移动机器人的定位模型研究第13-32页
  2.1 移动机器人定位技术分类第13-14页
  2.2 移动机器人常用传感器模型第14-23页
    2.2.1 激光传感器第14-16页
    2.2.2 视觉传感器第16-18页
    2.2.3 单目相机的畸变与标定第18-23页
  2.3 移动机器人定位模型第23-31页
    2.3.1 坐标系模型第23-24页
    2.3.2 运动模型第24-30页
    2.3.3 地图模型第30页
    2.3.4 噪声模型与系统误差第30-31页
  2.4 小结第31-32页
第三章 基于WIFI信号强弱的机器人定位第32-43页
  3.1 WIFI算法定位原理和对数衰减距离算法第32-36页
    3.1.1 WiFi算法定位原理第32-34页
    3.1.2 对数距离路径衰减模型第34-36页
  3.2 AMCL算法的定位研究第36-40页
    3.2.1 AMCL算法原理第36-39页
    3.2.2 AMCL算法弊端第39-40页
  3.3 三角测量算法的原理第40-42页
  3.4 WIFI算法与三角算法的结合第42页
  3.5 小结第42-43页
第四章 改进ORB_SLAM算法的定位研究第43-55页
  4.1 ORB_SLAM算法总览第43-44页
  4.2 ORB_SLAM算法实现第44-48页
    4.2.1 跟踪线程第44-46页
    4.2.2 局部建图线程第46-47页
    4.2.3 回环检测线程第47-48页
  4.3 ORB_SLAM算法优化第48-54页
    4.3.1 删除视觉模块第48页
    4.3.2 ORB字典载入优化第48-49页
    4.3.3 改进ORB特征点匹配第49-54页
  4.4 小结第54-55页
第五章 实验结果分析第55-62页
  5.1 试验软件ROS系统第55页
  5.2 定位系统软件架构第55-56页
  5.3 定位结果与实验分析第56-61页
    5.3.1 实验流程分析第56-57页
    5.3.2 WiFi算法与AMCL算法对比分析第57-59页
    5.3.3 改进ORB_SLAM算法与WiFi算法对比分析第59-61页
  5.4 小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-63页
参考文献第63-68页
发表论文和科研情况说明第68-69页
致谢第69页

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