基于激光扫描传感器的助行机器人路况检测系统与3D地图创建
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·助行机器人研究现状 | 第10-14页 |
| ·助行机器人地图创建研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 助行机器人平台系统介绍与功能分析 | 第17-30页 |
| ·助行机器人系统介绍 | 第17-28页 |
| ·机械结构 | 第17-20页 |
| ·控制系统 | 第20-23页 |
| ·软件系统 | 第23-28页 |
| ·面向助行机器人的避障系统与地图创建功能分析 | 第28-29页 |
| ·避障控制系统分析与设计 | 第28页 |
| ·地图创建功能分析与设计 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 面向助行机器人的地图创建 | 第30-60页 |
| ·面向助行机器人的地图创建目标与流程 | 第30-33页 |
| ·地图创建目标 | 第30-31页 |
| ·地图创建的流程 | 第31-32页 |
| ·地图创建中的关键问题研究 | 第32页 |
| ·地图创建关键问题国内外现状 | 第32-33页 |
| ·面向助行机器人的导航地图创建平台介绍 | 第33-38页 |
| ·地图创建平台机械结构 | 第33-36页 |
| ·地图创建平台控制系统 | 第36-37页 |
| ·平台控制软件介绍 | 第37-38页 |
| ·点云数据采集与预处理 | 第38-42页 |
| ·三维点云数据采集 | 第38-39页 |
| ·三维点云滤波 | 第39-40页 |
| ·基于ICP 的点云配准 | 第40-42页 |
| ·3D 地图点云平面特征提取与分割 | 第42-47页 |
| ·RANSAC 算法介绍 | 第42-44页 |
| ·基于RANSAC 的3D 地图点云平面特征提取 | 第44-45页 |
| ·基于聚类算法的点云分割 | 第45-47页 |
| ·面向助行机器人的3D VRML 地图创建 | 第47-51页 |
| ·VRML 模型介绍 | 第47-49页 |
| ·点云转化成VRML 模型 | 第49-50页 |
| ·VRML 模型位置的识别 | 第50页 |
| ·VRML 地图创建 | 第50-51页 |
| ·实验 | 第51-59页 |
| ·实验一 | 第51-56页 |
| ·实验二 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于助行机器人的路况检测与避障 | 第60-71页 |
| ·激光扫描传感器数据采集与滤波 | 第60-63页 |
| ·激光扫描传感器介绍与数据采集 | 第60-63页 |
| ·基于助行机器人的障碍物检测与识别 | 第63-66页 |
| ·基于梯度算法的障碍物检测 | 第63-65页 |
| ·凹坑检测 | 第65页 |
| ·静态障碍物识别与动态障碍物识别 | 第65-66页 |
| ·基于助行机器人的引力场法的动态障碍物规划 | 第66-68页 |
| ·引力场法介绍 | 第66-67页 |
| ·基于引力场法的助行机器人避障规划 | 第67-68页 |
| ·实验 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78-80页 |
