| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及目的 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 自主移动机器人系统需求分析与总体设计 | 第16-21页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第16-17页 |
| 2.2 自主移动机器人系统平台 | 第17-19页 |
| 2.2.1 全向移动机器人 | 第17-18页 |
| 2.2.2 机器人控制系统ROS | 第18-19页 |
| 2.2.3 云端计算平台 | 第19页 |
| 2.3 自主移动机器人系统总体框架设计 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 移动机器人自主移动与视觉SLAM | 第21-39页 |
| 3.1 自主移动和SLAM | 第21-22页 |
| 3.2 机器人位姿估计及优化 | 第22-33页 |
| 3.2.1 特征点提取匹配 | 第23-27页 |
| 3.2.2 前端视觉里程计 | 第27-29页 |
| 3.2.3 后端优化 | 第29-33页 |
| 3.3 回环检测 | 第33-35页 |
| 3.4 建图 | 第35-37页 |
| 3.5 全向移动机器人自主控制系统 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 移动机器人云平台的设计与实现 | 第39-61页 |
| 4.1 机器人控制系统ROS | 第39-42页 |
| 4.2 Kinectv2的安装与标定 | 第42-43页 |
| 4.3 移动机器人的设计与实现 | 第43-45页 |
| 4.4 Web端的设计与实现 | 第45-55页 |
| 4.4.1 数据库服务器设计 | 第45-50页 |
| 4.4.2 应用服务器 | 第50-55页 |
| 4.5 安卓移动端 | 第55-57页 |
| 4.6 实时计算引擎Spark与云端环境的搭建 | 第57-60页 |
| 4.6.1 实时计算引擎Spark | 第57-59页 |
| 4.6.2 云环境下云端计算平台的配置搭建 | 第59-60页 |
| 4.7 本章小节 | 第60-61页 |
| 第5章 云平台下移动机器人自主控制系统运行测试 | 第61-74页 |
| 5.1 单机字典训练 | 第61-62页 |
| 5.2 Spark实时处理 | 第62-64页 |
| 5.3 Gazebo环境下移动机器人系统的测试 | 第64-68页 |
| 5.3.1 仿真环境Gazebo | 第64-66页 |
| 5.3.2 机器人自主移动实验 | 第66-68页 |
| 5.4 真实环境下的移动机器人自主运行和测试 | 第68-73页 |
| 5.4.1 基于云端计算平台的移动机器人位姿校准实验 | 第68-71页 |
| 5.4.2 基于云端运动控制平台的移动机器人自主视觉导航实验 | 第71-73页 |
| 5.5 本章小节 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |