| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第11-13页 |
| ·多传感器信息融合在移动机器人中的应用研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 多传感器信息融合技术及移动机器人的避障基础 | 第18-36页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·多传感器信息融合的基本内容 | 第19-27页 |
| ·多传感器信息融合的几个关键问题 | 第19-20页 |
| ·多传感器信息融合的基本层次 | 第20-22页 |
| ·多传感器信息融合的融合结构 | 第22-25页 |
| ·多传感器信息融合的主要方法 | 第25-27页 |
| ·移动机器人的避障体系结构 | 第27-35页 |
| ·UP-VoyagerⅡA 移动机器人的体系结构 | 第28-29页 |
| ·用于移动机器人避障的主要传感器 | 第29-30页 |
| ·超声波传感器 | 第30-33页 |
| ·视觉传感器 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于模糊的多传感器信息融合及在避障中的应用 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·模糊控制理论 | 第36-39页 |
| ·模糊控制理论简介 | 第36页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第36-38页 |
| ·模糊推理的优缺点 | 第38-39页 |
| ·基于模糊信息融合的移动机器人避障设计 | 第39-44页 |
| ·模糊信息融合的基本思想和基本步骤 | 第39-40页 |
| ·基于模糊信息融合的避障设计 | 第40-44页 |
| ·动态环境的避障验证 | 第44页 |
| ·模糊信息融合避障中存在的问题 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的多传感器信息融合及在移动机器人避障中的应用 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·模糊神经网络信息融合技术 | 第46-52页 |
| ·模糊神经网络技术 | 第46-47页 |
| ·常见的神经网络和模糊逻辑的结合方式 | 第47-48页 |
| ·基于T-S 模型的模糊神经网络 | 第48-52页 |
| ·模糊神经网络信息融合的移动机器人避障设计 | 第52-60页 |
| ·避障控制模型的确定 | 第52-54页 |
| ·输入、输出变量的设定 | 第54-56页 |
| ·模糊规则的建立 | 第56-60页 |
| ·避障的实物实验 | 第60页 |
| ·模糊神经网络避障中的问题 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
