移动机器人SLAM算法在人工智能与机器学习中的研究

"这篇浙江大学研究生学位论文探讨了人工智能领域中的一个重要课题——移动机器人的同步定位与地图重建（SLAM）算法。作者在导师指导下，详细研究了如何运用机器学习技术来优化这一过程，并且阐述了在实际应用中的研究成果。论文还包含了原创性声明，学位论文授权书以及对导师和合作者的致谢。" 该论文的核心在于移动机器人的SLAM算法，这是一种关键的技术，使机器人能够在未知环境中自主导航，同时构建环境的地图。SLAM涉及到多个关键问题，如传感器数据融合、概率建模、滤波理论和优化算法等。作者通过机器学习的方法，可能涉及深度学习、强化学习或贝叶斯网络等，旨在提高SLAM的精度和效率。 论文的原创性声明表明，作者承诺论文内容为其原创研究，未包含他人的已发表成果，对其他人的贡献也进行了明确的标注和感谢。学位论文版权授权书则允许浙江大学对论文进行复制、存储和传播，这有助于知识的共享和学术交流。 在致谢部分，作者表达了对导师陈耀武教授的深深感激，称赞其严谨的治学态度和深厚的专业素养，同时也感谢其他教授、研究人员和同学的帮助。这显示出科学研究中的团队协作精神，以及学术成长过程中的人际互动。 此外，作者提到的汪乐宇教授、谢立副教授、刘济全副研究员、黄轶伦副教授以及Albert Wang博士等，都在论文工作中提供了关键的指导和帮助。实验室的同仁们，包括周凡、田翔等，也在合作中提供了支持，共同营造了积极的研究氛围。 这篇论文深入研究了移动机器人的SLAM算法，结合机器学习技术，为智能导航领域提供了新的见解。作者的研究不仅对学术界有所贡献，也体现了个人的学术成长和团队合作的重要性。