| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第9-15页 |
| ·多传感器信息融合技术的产生和发展 | 第9-11页 |
| ·多传感器信息融合技术的研究现状 | 第11页 |
| ·多传感器信息融合技术在移动机器人领域的应用 | 第11-14页 |
| ·多传感器信息融合技术在移动机器人方面的的发展方向 | 第14-15页 |
| ·神经网络信息融合方法发展概况 | 第15-17页 |
| ·前向神经网络信息融合方法的应用 | 第16页 |
| ·模糊神经网络信息融合方法的应用 | 第16-17页 |
| ·本课题的研究内容和意义 | 第17-19页 |
| 第2章 多传感器信息融合技术 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·多传感器信息融合技术的基本内容 | 第19-25页 |
| ·多传感信息融合的具体方法 | 第19-20页 |
| ·多传感器信息融合的拓扑结构 | 第20-22页 |
| ·多传感器信息融合的层次 | 第22-25页 |
| ·机器人中的多传感器应用 | 第25-28页 |
| ·机器人的感觉系统 | 第25-26页 |
| ·传感器的应用 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 模糊神经网络信息融合技术 | 第29-36页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·模糊神经网络信息融合方法 | 第29-31页 |
| ·神经网络和模糊逻辑的结合形式 | 第29-30页 |
| ·常见模糊神经网络的结构 | 第30-31页 |
| ·模糊神经网络的研究趋势 | 第31页 |
| ·基于T-S模型的模糊神经网络 | 第31-35页 |
| ·T-S模型 | 第31-32页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第32-34页 |
| ·学习算法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 移动机器人的控制体系 | 第36-43页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·系统控制目标 | 第36-37页 |
| ·系统控制的体系结构 | 第37-40页 |
| ·机器人体系结构介绍 | 第37-40页 |
| ·本文采用的控制体系结构 | 第40页 |
| ·功能模块单元的划分 | 第40-42页 |
| ·移动机器人的运动控制 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 多传感器信息融合技术在移动机器人避障中的应用 | 第43-58页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·移动机器人的导航 | 第43-46页 |
| ·视觉导航系统 | 第44页 |
| ·基于多传感器信息融合方法的导航 | 第44-45页 |
| ·组合式导航模型 | 第45-46页 |
| ·多传感器信息融合技术在移动机器人避障中的应用 | 第46-49页 |
| ·超声传感器 | 第46-48页 |
| ·移动机器人的物理模型 | 第48-49页 |
| ·数据分类与融合 | 第49-56页 |
| ·用于机器人避障的模糊神经网络的信息融合方法 | 第50-51页 |
| ·仿真研究 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |