未知环境下机器人即时定位与路径规划
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·目的和背景 | 第10-11页 |
| ·目的 | 第10-11页 |
| ·背景 | 第11页 |
| ·机器人研究现状 | 第11-12页 |
| ·机器人路径规划问题 | 第12-13页 |
| ·方法的研究现状 | 第13-15页 |
| ·基于行为的路径规划 | 第13页 |
| ·基于神经网络的路径规划 | 第13-14页 |
| ·基于模糊逻辑的路径规划 | 第14页 |
| ·基于传统的路径规划 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-17页 |
| 2 自主机器人系统 | 第17-31页 |
| ·机器人运动形式 | 第17-20页 |
| ·腿式移动机器人 | 第17-18页 |
| ·轮式移动机器人 | 第18-20页 |
| ·机器人导航 | 第20-22页 |
| ·机器人感知能力 | 第22-26页 |
| ·轮子/电机传感器 | 第23页 |
| ·导向传感器 | 第23页 |
| ·基于地面的信标 | 第23-24页 |
| ·有源测距 | 第24-25页 |
| ·运动/速度传感器 | 第25页 |
| ·基于视觉的传感器 | 第25-26页 |
| ·机器人的运动学模型 | 第26-28页 |
| ·移动机器人的定位与环境构建 | 第28-30页 |
| ·定位 | 第28页 |
| ·地图构建 | 第28-29页 |
| ·SLAM常用方法简介 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于EKF的SLAM算法研究 | 第31-43页 |
| ·实际自主机器人模型 | 第31-32页 |
| ·轮式机器人系统 | 第31页 |
| ·编码器读数转换 | 第31页 |
| ·外置的测距/方位传感器 | 第31-32页 |
| ·线性化 | 第32-36页 |
| ·运动模型线性化 | 第32-34页 |
| ·传感器模型线性化 | 第34页 |
| ·有噪声的控制系统 | 第34页 |
| ·噪声的特征矩阵 | 第34-35页 |
| ·雅可比矩阵 | 第35-36页 |
| ·把EKF用到标准的自主机器人上 | 第36-41页 |
| ·本章总结 | 第41-43页 |
| 4 模糊算法在路径规划中的应用 | 第43-56页 |
| ·模糊控制系统 | 第43-49页 |
| ·模糊集合和模糊逻辑 | 第43-44页 |
| ·隶属函数 | 第44页 |
| ·模糊控制系统 | 第44-49页 |
| ·机器人传感器布置 | 第49页 |
| ·坐标系统和控制量 | 第49-50页 |
| ·基于模糊行为的分层控制器设计 | 第50-54页 |
| ·分层行为分析 | 第50-53页 |
| ·控制策略 | 第53-54页 |
| ·导航控制仿真 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于改进模糊算法的路径规划 | 第56-67页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第56-58页 |
| ·改进模糊逻辑控制器设计 | 第58-63页 |
| ·模糊集设计 | 第59-60页 |
| ·模糊规则库设计 | 第60-61页 |
| ·模糊推理 | 第61-62页 |
| ·解模糊策略 | 第62-63页 |
| ·运用遗传算法优化的研究 | 第63-64页 |
| ·改进仿真实验 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结 | 第67-69页 |
| ·研究工作总结 | 第67页 |
| ·研究工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
