| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第18-20页 |
| 1 绪论 | 第20-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-28页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第28-30页 |
| 1.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 2 基于ROS的轮式移动机器人系统总体设计 | 第31-45页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 移动机器人轮式底盘结构设计 | 第31-34页 |
| 2.3 移动机器人硬件系统设计 | 第34-40页 |
| 2.4 基于ROS的软件系统设计 | 第40-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于卷积神经网络的行人检测与跟踪感知算法研究 | 第45-74页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 卷积神经网络概述 | 第45-50页 |
| 3.3 基于YOLOv3 的行人检测算法研究 | 第50-55页 |
| 3.4 基于YOLOv3 算法的优化 | 第55-63页 |
| 3.5 基于YOLOv3和DeepSort的行人跟踪算法研究 | 第63-68页 |
| 3.6 行人检测与跟踪感知实验与分析 | 第68-73页 |
| 3.7 本章小结 | 第73-74页 |
| 4 基于双目摄像头的行人测距感知算法研究 | 第74-95页 |
| 4.1 引言 | 第74页 |
| 4.2 双目摄像头标定 | 第74-84页 |
| 4.3 双目立体匹配 | 第84-89页 |
| 4.4 双目测距原理及实现流程 | 第89-90页 |
| 4.5 目标测距感知实验与分析 | 第90-94页 |
| 4.6 本章小结 | 第94-95页 |
| 5 移动机器人感知与跟随系统实现 | 第95-113页 |
| 5.1 引言 | 第95页 |
| 5.2 移动机器人感知与跟随策略 | 第95-99页 |
| 5.3 移动机器人底层控制系统实现 | 第99-103页 |
| 5.4 移动机器人上层感知系统实现 | 第103-107页 |
| 5.5 视觉感知与跟随实验结果与分析 | 第107-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-113页 |
| 6 结论与展望 | 第113-116页 |
| 6.1 主要结论 | 第113-114页 |
| 6.2 研究展望 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-122页 |
| 作者简历 | 第122-124页 |
| 学位论文数据集 | 第124页 |