| 第一章 绪 论 | 第9-26页 |
| 1.1 移动机器人的发展与应用 | 第9-13页 |
| 1.2 移动机器人的关键技术 | 第13-23页 |
| 1.2.1 多传感器数据集成与融合 | 第14-18页 |
| 1.2.2 环境建模 | 第18-20页 |
| 1.2.3 控制体系结构和路径规划 | 第20-22页 |
| 1.2.4 学习机制 | 第22-23页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第23-26页 |
| 第二章 移动机器人多传感器系统的设计与实现 | 第26-39页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 机器人定位系统 | 第27-31页 |
| 2.2.1 里程计相对定位传感器 | 第27-28页 |
| 2.2.2 激光绝对定位传感器 | 第28-31页 |
| 2.3 机器人环境感知系统 | 第31-35页 |
| 2.4 分布式多传感器系统结构 | 第35-36页 |
| 2.5 多传感器数据融合模型 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 局部环境特征的提取和复杂指数估计 | 第39-66页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 环境建模的栅格表示法 | 第39-40页 |
| 3.3 局部环境特征的提取 | 第40-49页 |
| 3.3.1 极坐标图PMap | 第41-42页 |
| 3.3.2 障碍物识别 | 第42-44页 |
| 3.3.3 识别障碍物群 | 第44-46页 |
| 3.3.4 障碍物的边缘特征 | 第46-49页 |
| 3.4 局部环境的复杂指数估计 | 第49-52页 |
| 3.5 仿真实验研究 | 第52-62页 |
| 3.5.1 识别障碍物群方法和环境复杂指数评估 | 第53-59页 |
| 3.5.2 利用环境复杂指数识别路径特征 | 第59-60页 |
| 3.5.3 利用提取障碍物边缘特征方法建立环境地图 | 第60-62页 |
| 3.6 实验研究 | 第62-64页 |
| 3.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 基于“慎思-行为”混合控制的路径规划 | 第66-95页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 问题的描述 | 第67-68页 |
| 4.3 “慎思-行为”混合控制结构 | 第68-78页 |
| 4.3.1 行为单元的激活算法 | 第69-71页 |
| 4.3.2 紧急避障算法 | 第71-72页 |
| 4.3.3 模糊规划算法 | 第72-74页 |
| 4.3.4 地图规划算法 | 第74-78页 |
| 4.4 仿真实验研究 | 第78-93页 |
| 4.4.1 紧急避障和地图规划算法的性能分析 | 第79-87页 |
| 4.4.2 模糊规划算法的性能分析 | 第87-90页 |
| 4.4.3 混合控制规划结构的性能分析 | 第90-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 移动机器人仿真系统的结构设计与实现 | 第95-108页 |
| 5.1 引言 | 第95-96页 |
| 5.2 仿真系统的结构设计 | 第96-97页 |
| 5.3 仿真系统的功能设计 | 第97-100页 |
| 5.3.1 仿真环境与环境建模 | 第97-98页 |
| 5.3.2 仿真传感器与传感器模型 | 第98-100页 |
| 5.3.3 数据融合方法 | 第100页 |
| 5.3.4 路径规划方法 | 第100页 |
| 5.4 仿真系统的功能实现 | 第100-101页 |
| 5.5 仿真实验实例 | 第101-106页 |
| 5.6 本章小结 | 第106-108页 |
| 第六章 全文总结 | 第108-111页 |
| 6.1 主要工作与结论 | 第108-109页 |
| 6.2 今后待研究的问题 | 第109-111页 |
| 附录A 仿真系统菜单命令详解 | 第111-113页 |
| 参 考 文 献 | 第113-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第122-124页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第124-125页 |
| 致 谢 | 第125-126页 |
| 摘 要 | 第126-129页 |
| ABSTRACT | 第129页 |