| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 AGV关键技术的研究进展 | 第12-15页 |
| 1.3.1 SLAM技术的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3.2 避障与路径规划技术的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3.3 AGV巡线控制技术的研究进展 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容安排 | 第15-17页 |
| 2 基于Kinect的SLAM方法研究 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 深度传感器Kinect | 第17-18页 |
| 2.3 2D类激光数据的生成 | 第18-20页 |
| 2.4 SLAM算法 | 第20-21页 |
| 2.4.1 SLAM算法的分类 | 第20页 |
| 2.4.2 2D-SLAM算法的对比 | 第20-21页 |
| 2.5 基于Gmapping算法的SLAM实现 | 第21-24页 |
| 2.5.1 RBPF地图构建 | 第21-22页 |
| 2.5.2 自适应蒙特卡洛定位 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 避障与路径规划方法研究 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 全局路径规划算法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 Dijkstra与BFS | 第25-26页 |
| 3.2.2 A*算法原理 | 第26-28页 |
| 3.2.3 A*算法的实现过程 | 第28-29页 |
| 3.2.4 仿真实验 | 第29-30页 |
| 3.3 基于DWA算法的局部路径规划 | 第30-33页 |
| 3.3.1 DWA算法 | 第30-32页 |
| 3.3.2 仿真实验 | 第32-33页 |
| 3.4 基于A*与DWA的混合动态路径规划 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于视觉的巡线控制方法研究 | 第35-45页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 提取巡线轨迹 | 第35-37页 |
| 4.2.1 图像获取 | 第35-36页 |
| 4.2.2 定义感兴趣区域 | 第36页 |
| 4.2.3 灰度转换和中值滤波 | 第36页 |
| 4.2.4 Canny边缘检测 | 第36-37页 |
| 4.3 巡线轨迹提取方法的改进 | 第37-40页 |
| 4.3.1 HSV空间下阈值分割 | 第37-38页 |
| 4.3.2 OTSU固定阈值分割与自适应阈值分割 | 第38-39页 |
| 4.3.3 不同阈值分割方法的对比 | 第39-40页 |
| 4.4 直线检测 | 第40-42页 |
| 4.4.1 霍夫变换原理 | 第40-41页 |
| 4.4.2 直线拟合结果 | 第41-42页 |
| 4.4.3 改进前后直线检测结果对比 | 第42页 |
| 4.5 巡线控制方法整体流程 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 巡线与避障混合导航控制方法研究 | 第45-57页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 机器人操作系统ROS | 第45-46页 |
| 5.3 巡线功能与避障功能的切换机制 | 第46-54页 |
| 5.3.1 巡线与避障混合导航实现的总体流程 | 第46-47页 |
| 5.3.2 由巡线功能到避障功能的切换 | 第47-50页 |
| 5.3.3 基于K-means算法的类激光数据聚类 | 第50-53页 |
| 5.3.4 由避障功能到巡线功能的切换 | 第53-54页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 6 基于Turtlebot的自主导航实验 | 第57-66页 |
| 6.1 引言 | 第57页 |
| 6.2 实验平台Turtlebot | 第57-59页 |
| 6.3 实验逻辑架构 | 第59-60页 |
| 6.4 实验结果 | 第60-65页 |
| 6.4.1 SLAM实验 | 第60-61页 |
| 6.4.2 避障实验 | 第61-63页 |
| 6.4.3 巡线导航实验 | 第63-64页 |
| 6.4.4 巡线与避障混合导航实验 | 第64-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |