| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·移动机器人国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国外移动机器人发展状况 | 第13-14页 |
| ·国内移动机器人发展状况 | 第14页 |
| ·移动机器人技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·感知模块 | 第14-15页 |
| ·数据处理模块 | 第15页 |
| ·路径规划模块 | 第15页 |
| ·运动控制模块 | 第15-16页 |
| ·本系统主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·基于 RSSI 无线低频定位方法 | 第16页 |
| ·基于双目立体视觉的障碍物检测 | 第16-17页 |
| ·本文论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 无线定位方法介绍 | 第18-25页 |
| ·无线定位技术简介 | 第18页 |
| ·距离无关的定位 | 第18-20页 |
| ·质心算法 | 第18-19页 |
| ·加权质心算法 | 第19页 |
| ·DV-HOP 算法 | 第19-20页 |
| ·位置指纹算法 | 第20页 |
| ·基于距离的定位方法 | 第20-22页 |
| ·三边测量法 | 第21页 |
| ·极大似然估计法 | 第21-22页 |
| ·三角测量法 | 第22页 |
| ·无线测距技术简介 | 第22-24页 |
| ·TOA | 第22-23页 |
| ·TDOA | 第23页 |
| ·RSSI | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于 RSSI 的无线低频定位 | 第25-36页 |
| ·无线低频信号滤波 | 第25-28页 |
| ·几种简单滤波介绍 | 第25-26页 |
| ·高斯滤波 | 第26页 |
| ·改进型高斯滤波 | 第26-27页 |
| ·RSSI 滤波的仿真实验结果和分析 | 第27-28页 |
| ·自由空间传播模型介绍 | 第28-29页 |
| ·自由空间传播模型参数标定 | 第29-31页 |
| ·常参数标定 | 第29-30页 |
| ·自适应参数标定 | 第30-31页 |
| ·直接拟合方法 | 第31页 |
| ·离线 BP 神经网络算法 | 第31-32页 |
| ·基于三边测量法的定位计算 | 第32-33页 |
| ·几种模型的实验结果与分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于双目立体视觉的障碍物检测 | 第36-47页 |
| ·双目立体视觉理论原理 | 第37-40页 |
| ·摄像机针孔模型介绍 | 第37-38页 |
| ·双目立体视觉模型介绍 | 第38-40页 |
| ·特征点提取 | 第40页 |
| ·特征点匹配 | 第40-43页 |
| ·基于 AdaptWeight 自适应权重的局部初始匹配 | 第41-42页 |
| ·精确全局匹配 | 第42-43页 |
| ·基于特征点聚类分析的障碍物分割和阻挡角度计算 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 机器人路径规划 | 第47-57页 |
| ·移动机器人路径规划综述 | 第48-50页 |
| ·栅格法 | 第48-49页 |
| ·几何法 | 第49页 |
| ·遗传算法 | 第49-50页 |
| ·粒子群算法 | 第50页 |
| ·基于栅格法的路径规划算法介绍 | 第50-55页 |
| ·A*算法 | 第50-52页 |
| ·D*算法 | 第52-55页 |
| ·地图栅格化和 D*算法仿真实验 | 第55-56页 |
| ·地图栅格化 | 第55-56页 |
| ·D*算法的仿真实验 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 自主跟随策略设计及系统搭建和仿真实验 | 第57-63页 |
| ·自主跟随机器人自主跟随策略 | 第57-58页 |
| ·自主跟随机器人模块介绍 | 第58-61页 |
| ·bumblebee2 双目相机系统 | 第59页 |
| ·无线低频定位模块 | 第59-60页 |
| ·机器人系统构架 | 第60-61页 |
| ·自主跟随机器人仿真实验和评价 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·研究的不足 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者在读期间发表的学术论文 | 第70页 |