移動機器人粒子濾波定位與地圖創(chuàng)建

第1章 概述
1．1 引言
1．2 國內(nèi)外移動機器人發(fā)展概況
1．3 移動機器人定位與地圖創(chuàng)建研究現(xiàn)狀及分析
1．3．1 傳感器信息融合的研究現(xiàn)狀及分析
1．3．2 定位的研究現(xiàn)狀及分析
1．3．3 地圖創(chuàng)建的研究現(xiàn)狀及分析
1．3．4 機器人SLAM的研究現(xiàn)狀及分析
參考文獻
第2章 移動機器人系統(tǒng)建模
2．1 引言
2．2 機器人坐標系統(tǒng)
2．2．1 AS―R移動機器人平臺
2．2．2 機器人坐標系統(tǒng)
2．3 地圖模型
2．4 運動模型
2．5 傳感器分類與感知模型
2．5．1 傳感器的分類
2．5．2 視覺傳感器感知模型
2．5．3 激光測距儀感知模型
2．5．4 傳感器噪聲模型
參考文獻
第3章 粒子濾波定位原理
3．1 引言
3．2 基于概率的定位方法
3．2．1 狀態(tài)空間模型
3．2．2 貝葉斯濾波原理
3．2．3 基于貝葉斯濾波的定位
3．3 機器人粒子濾波定位方法
3．3．1 粒子濾波原理
3．3．2 基于PF的機器人定位算法
3．4 常規(guī)粒子濾波存在的問題
3．4．1 重要性函數(shù)選擇問題
3．4．2 粒子退化問題
3．4．3 計算效率問題
3．4．4 粒子濾波定位存在的問題
3．5 粒子濾波的一些改進方法
3．5．1 無跡粒子濾波方法
3．5．2 進化粒子濾波方法
3．5．3 輔助采樣一重采樣方法
3．5．4 規(guī)則化采樣方法
3．5．5 自適應(yīng)粒子濾波方法
參考文獻
第4章 基于視覺的粒子濾波定位方法
4．1 引言
4．2 用于建模與定位的機器人視覺技術(shù)
4．2．1 基于興趣點的環(huán)境建模與定位
4．2．2 基于圖像外觀的環(huán)境建模與定位
4．2．3 立體視覺技術(shù)
4．2．4 視覺環(huán)境建模與定位的難點和趨勢
……
第5章 融合異質(zhì)傳感信息的機器人定位方法
第6章 區(qū)間分析粒子濾波機器人定位方法
第7章 粒子群優(yōu)化的無跡粒子濾波FastSLAM算法