智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 智能水下机器人地形匹配导航技术概述 1
1.1.1 智能水下机器人水下导航技术概述 1
1.1.2 智能水下机器人海底地形匹配导航技术概述 4
1.2 同步定位与建图技术概述 5
1.3 水下同步定位与建图技术国内外研究现状 8
1.3.1 水下测深信息同步定位与建图算法框架研究现状 11
1.3.2 水下测深信息同步定位与建图鲁棒性研究现状 14
参考文献 15
前端技术篇
第2章 位姿图构建技术 21
2.1 多波束测深数据滤波 21
2.1.1 多波束测深系统介绍 21
2.1.2 多波束测深原理 25
2.1.3 多波束测深数据滤波方法 30
2.2 弱数据关联构建 35
2.2.1 高斯过程回归 35
2.2.2 高斯过程回归实现地形高程外推估计 37
2.2.3 稀疏伪输入的高斯过程回归 38
2.2.4 对比仿真试验 39
2.2.5 求解弱数据关联 41
2.3 子地形图建模 42
2.3.1 多波束测深数据建模 42
2.3.2 实时测深数据选择模式 45
2.3.3 子地形图划分 46
2.3.4 子地形图网格化处理 48
参考文献 50
第3章 位姿图构建中的闭环检测技术 52
3.1 基于*大似然估计的水下地形匹配闭环检测方法 52
3.1.1 *大似然估计原理 52
3.1.2 *大似然估计地形匹配算法 53
3.2 *大似然估计定位特性分析 54
3.2.1 似然函数曲线及收敛性 54
3.2.2 伪波峰现象及去伪方法 56
3.3 水下地形匹配闭环检测算法的实施 60
3.3.1 搜索规则 60
3.3.2 基于*大似然估计的地形匹配算法流程 62
3.3.3 仿真试验 62
参考文献 76
第4章 鲁棒闭环检测技术 78
4.1 地形匹配定位的置信区间估计 78
4.1.1 潮差与测量误差的估计 78
4.1.2 地形匹配定位点置信区间 84
4.1.3 测量误差对置信区间估计的影响 89
4.2 地图适配区域判别方法 94
4.2.1 适配性分析与量化 95
4.2.2 地图适配区域*优划分 100
4.3 不同适配性地形分块的定位精度比较 105
4.3.1 适配性量化参数的比较 106
4.3.2 不同测量误差条件下的定位精度比较 108
4.3.3 不同适配性路径的定位精度比较 110
4.4 地形局部畸变及其识别方法 114
4.4.1 地形局部畸变及其影响 114
4.4.2 有效地形测量点的脉冲耦合神经网络筛选算法 118
4.5 考虑残差分布的无效闭环检测判别算法 127
4.5.1 残差的频域判别法 127
4.5.2 残差的空间分布判别法 127
参考文献 134
后端技术篇
第5章 位姿图优化技术 139
5.1 图优化技术原理 139
5.2 全局路径修正 142
5.2.1 状态转移方程与观测方程 142
5.2.2 全局路径修正算法 144
5.3 局部路径修正 145
5.3.1 地形相关性算法 145
5.3.2 改进的地形相关性算法 149
5.3.3 仿真试验 150
参考文献 154
第6章 鲁棒位姿图优化技术 156
6.1 鲁棒后端图优化算法概述 156
6.1.1 可切换约束法 156
6.1.2 动态协方差尺度法 157
6.1.3 RRR算法 158
6.2 投票算法 158
6.3 多窗口一致性算法 161
6.3.1 多窗口一致性算法计算地形图一致性 162
6.3.2 误判闭环召回算法 164
6.3.3 多窗口一致性算法实施流程 164
参考文献 166
应用篇
第7章 鲁棒测深信息同步定位与建图的软/硬件系统搭建 169
7.1 鲁棒测深信息同步定位与建图算法框架设计 169
7.2 鲁棒测深信息同步定位与建图数值仿真系统 170
7.2.1 数值仿真系统搭建 170
7.2.2 数值仿真系统的算法验证试验 172
7.3 鲁棒测深信息同步定位与建图硬件系统 184
7.3.1 硬件系统搭建 184
7.3.2 硬件系统的算法验证试验 185
参考文献 195
索引 196