| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-34页 |
| ·多机器人系统的特点与发展 | 第18-20页 |
| ·多机器人系统的优势 | 第18-19页 |
| ·多机器人系统的发展 | 第19-20页 |
| ·多机器人协作系统 | 第20-22页 |
| ·多机器人协作的概念 | 第20页 |
| ·多机器人协作控制的层次 | 第20-21页 |
| ·多机器人协调系统的研究发展 | 第21-22页 |
| ·足球机器人系统 | 第22-30页 |
| ·足球机器人系统的研究意义 | 第23-25页 |
| ·足球机器人系统的研究历史与现状 | 第25-29页 |
| ·小型足球机器人系统的研究发展及现状 | 第29-30页 |
| ·本文主要内容和结构安排 | 第30-34页 |
| 第二章 小型足球机器人系统与仿真平台开发 | 第34-54页 |
| ·小型足球机器人系统组成 | 第34-41页 |
| ·小型足球机器人系统的视觉子系统 | 第35-36页 |
| ·小型足球机器人系统的决策子系统 | 第36-37页 |
| ·小型足球机器人系统的机器人本体子系统 | 第37-40页 |
| ·小型足球机器人系统的通信子系统 | 第40-41页 |
| ·小型足球机器人运动学模型的建立 | 第41-43页 |
| ·小型足球机器人系统仿真平台的开发 | 第43-53页 |
| ·仿真平台开发软件OpenGL技术 | 第44-45页 |
| ·小型足球机器人系统仿真平台的3D建模 | 第45-46页 |
| ·小型足球机器人系统仿真平台的碰撞检测 | 第46页 |
| ·运动的质点与平面的碰撞检测 | 第46-48页 |
| ·运动的质点与圆柱面的碰撞检测 | 第48-50页 |
| ·碰撞响应 | 第50-51页 |
| ·场景平移与视点转换 | 第51-52页 |
| ·可移动对象的选取和互动 | 第52-53页 |
| ·仿真平台的数据存储与访问 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 小型足球机器人系统的实时图像信息获取与优化 | 第54-76页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·小型足球机器人系统的图像颜色特征提取 | 第55-58页 |
| ·图像信息的颜色模型及转换 | 第56页 |
| ·小型足球机器人系统的色彩模型选择 | 第56-57页 |
| ·小型足球机器人系统的颜色特征提取 | 第57-58页 |
| ·小型足球机器人系统的图像边缘特征提取 | 第58-62页 |
| ·图像边缘的检测方法 | 第58-59页 |
| ·并行边缘检测算子 | 第59-61页 |
| ·小型足球机器人的图像边缘检测方法 | 第61-62页 |
| ·小型足球机器人系统的图像几何畸变校正 | 第62-64页 |
| ·图像几何畸变的原因分析 | 第62页 |
| ·几何畸变校正的空间坐标变换 | 第62-64页 |
| ·基于计算动词理论的小型足球机器人系统的图像信息获取 | 第64-70页 |
| ·小型足球机器人系统的色标方案 | 第65-66页 |
| ·对于标识的空间计算动词的建模 | 第66-69页 |
| ·图像计算动词的实时处理和匹配 | 第69-70页 |
| ·光照不均匀情况的解决措施 | 第70页 |
| ·小型足球机器人系统的图像区域搜索策略 | 第70-75页 |
| ·小型足球机器人系统的机器人搜索策略 | 第71-72页 |
| ·小型足球机器人系统的图像信息获取策略 | 第72-75页 |
| ·实验结果 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 小型足球机器人系统的状态估计与跟踪预测 | 第76-104页 |
| ·引言 | 第76-79页 |
| ·小型足球机器人系统的系统延时 | 第77页 |
| ·本文解决问题的思路 | 第77-79页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的运动的球跟踪预测 | 第79-86页 |
| ·卡尔曼滤波及其扩展形式 | 第79-84页 |
| ·小型足球机器人系统比赛中球的运动建模 | 第84-86页 |
| ·基于径向基神经网络的小型足球机器人跟踪预测 | 第86-92页 |
| ·人工神经网络 | 第86-87页 |
| ·径向基神经网络 | 第87-91页 |
| ·小型足球机器人的跟踪预测 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-103页 |
| ·球的扩展卡尔曼滤波估计 | 第92-99页 |
| ·RBF神经网络状态预测 | 第99-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第五章 小型足球机器人系统的运动控制与路径规划 | 第104-124页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·小型足球机器人的底层运动控制设计 | 第105-109页 |
| ·小型足球机器人的底层控制器算法 | 第105-107页 |
| ·采样周期的选择 | 第107-108页 |
| ·运动控制器程序设计 | 第108-109页 |
| ·小型足球机器人系统的路径规划方法 | 第109-112页 |
| ·全局路径规划的方法 | 第109-110页 |
| ·局部路径规划方法 | 第110-112页 |
| ·小型足球机器人的基本运动轨迹规划 | 第112-116页 |
| ·小型足球机器人的行为控制算法 | 第112-113页 |
| ·小型足球机器人的动态目标拦截 | 第113页 |
| ·小型足球机器人的踢球角度 | 第113-116页 |
| ·基于Delaunay三角形网格的小型足球机器人路径规划算法及优化 | 第116-122页 |
| ·Delaunay三角形网格的特性 | 第116-117页 |
| ·基于Delaunay三角形网格的小型足球机器人路径规划 | 第117-122页 |
| ·实验结果 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第六章 小型足球机器人系统的机器学习与智能决策 | 第124-142页 |
| ·引言 | 第124-125页 |
| ·基于蒙特卡洛算法的机器学习 | 第125-129页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第125-126页 |
| ·适于小型足球机器人的蒙特卡洛算法 | 第126-127页 |
| ·适于小型足球机器人的抽样算法 | 第127-129页 |
| ·总体策略学习系统 | 第129-134页 |
| ·观测状态模型 | 第130-132页 |
| ·策略选定及其Q函数 | 第132-134页 |
| ·个体能力学习系统 | 第134-135页 |
| ·个体指令状态 | 第134页 |
| ·动作选定及其Q函数 | 第134-135页 |
| ·基于数据融合的小型足球机器人系统智能决策 | 第135-139页 |
| ·小型足球机器人决策系统中的多信息数据融合 | 第135-137页 |
| ·小型足球机器人运动的直线校正 | 第137-138页 |
| ·小型足球机器人的运动避障 | 第138页 |
| ·小型足球机器人运动路径及“受伤”机器人的智能判断 | 第138-139页 |
| ·实验结果 | 第139-141页 |
| ·本章小结 | 第141-142页 |
| 第七章 小型足球机器人系统的仿真与实战验证 | 第142-154页 |
| ·引言 | 第142页 |
| ·自主研发的小型足球机器人系统 | 第142-146页 |
| ·自主研发的各代小型足球机器人 | 第142-144页 |
| ·自主研发的小型足球机器人主要功能特点 | 第144-146页 |
| ·小型足球机器人系统的仿真实验 | 第146-149页 |
| ·仿真平台的调试功能 | 第146-147页 |
| ·小型足球机器人系统仿真平台功能及技战术仿真 | 第147-149页 |
| ·小型足球机器人系统实战验证 | 第149-153页 |
| ·小型足球机器人系统实战场景 | 第149-150页 |
| ·小型足球机器人系统实战成绩 | 第150-152页 |
| ·小型足球机器人系统的参展与应用实例 | 第152-153页 |
| ·本章小结 | 第153-154页 |
| 第八章 总结与展望 | 第154-156页 |
| ·全文总结 | 第154-155页 |
| ·进一步工作的展望 | 第155-156页 |
| 参考文献 | 第156-168页 |
| 攻读博士学位期间公开发表的学术论文 | 第168-170页 |
| 攻读博士学位期间授权的知识产权 | 第170-171页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第171-172页 |
| 攻读博士学位期间主要获奖情况 | 第172-173页 |
| 致谢 | 第173页 |
