| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外发展现状综述 | 第13-22页 |
| 1.2.1 机器人任务经验学习与泛化 | 第13-17页 |
| 1.2.2 机器人任务规划 | 第17-18页 |
| 1.2.3 面向多行人环境的机器人路径规划与导航 | 第18-21页 |
| 1.2.4 现存问题 | 第21-22页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 机器人任务经验学习、整合与规划系统构建 | 第24-44页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 支持经验学习与整合的机器人任务规划建模 | 第24-27页 |
| 2.3 基于经验学习的机器人认知与规划系统构建 | 第27-36页 |
| 2.3.1 基于经验学习的机器人认知与规划系统框架 | 第27-29页 |
| 2.3.2 感知和学习模块 | 第29-30页 |
| 2.3.3 黑板 | 第30-32页 |
| 2.3.4 本体知识库构建 | 第32-36页 |
| 2.3.5 活动知识构建 | 第36页 |
| 2.4 人机交互与经验收集 | 第36-39页 |
| 2.4.1 人机交互本体 | 第37-38页 |
| 2.4.2 用户交互命令接口 | 第38-39页 |
| 2.5 机器人经验学习和规划系统测试 | 第39-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于整合活动图式的机器人任务规划经验学习 | 第44-68页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 机器人经验学习和规划场景 | 第44-46页 |
| 3.3 机器人活动经验收集和提取 | 第46-49页 |
| 3.4 基于整合活动图式的机器人活动经验概念化 | 第49-56页 |
| 3.4.1 泛化和抽象 | 第50-51页 |
| 3.4.2 特征提取 | 第51-53页 |
| 3.4.2.1 抽象方法相关谓词提取 | 第52-53页 |
| 3.4.2.2 抽象方法前提条件约束 | 第53页 |
| 3.4.3 抽象方法结构确定 | 第53-56页 |
| 3.4.4 目标推理 | 第56页 |
| 3.5 基于本体知识的机器人经验概念化 | 第56-57页 |
| 3.6 实验与对比 | 第57-67页 |
| 3.6.1 基于整合活动图式的机器人任务规划经验学习 | 第58-65页 |
| 3.6.2 基于本体知识的机器人任务规划经验学习 | 第65-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于整合活动图式的机器人任务规划与再规划方法 | 第68-86页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 基于活动图式并考虑合并优化和局部回溯的机器人任务规划方法 | 第68-75页 |
| 4.2.1 基于活动图式并考虑合并优化的规划方法 | 第68-73页 |
| 4.2.2 基于整合活动图式与局部回溯的再规划方法 | 第73-75页 |
| 4.3 实验与评价 | 第75-84页 |
| 4.3.1 送咖啡任务中处理障碍的规划方法对比 | 第75-79页 |
| 4.3.2 送咖啡任务相似场景规划对比 | 第79-82页 |
| 4.3.3 收集饮品任务的规划方法对比 | 第82-84页 |
| 4.4 讨论 | 第84-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 面向多行人环境的机器人动态轨迹规划方法 | 第86-110页 |
| 5.1 引言 | 第86页 |
| 5.2 行人轨迹预测 | 第86-91页 |
| 5.2.1 改进社会意识模型 | 第86-89页 |
| 5.2.2 公共数据集中的不同模型的行人轨迹预测效果比 | 第89-91页 |
| 5.3 基于行人运动预测的机器人穿行轨迹规划 | 第91-96页 |
| 5.3.1 局部轨迹检测与优化 | 第91-93页 |
| 5.3.2 轨迹追逐成本预判 | 第93-95页 |
| 5.3.3 机器人穿行轨迹规划整体步骤 | 第95-96页 |
| 5.4 基于多通行模式与预测行人位置的导航 | 第96-99页 |
| 5.4.1 跟随目标检测与跟随模式切换方法 | 第97-99页 |
| 5.4.2 完全畅通状态和拥堵状态下的轨迹规划策略 | 第99页 |
| 5.5 机器人和人群仿真实验与分析 | 第99-107页 |
| 5.5.1低密度人群下的轨迹规划实验 | 第100-104页 |
| 5.5.2 基于多通行模式和行人预测位置的导航测试 | 第104-107页 |
| 5.6 讨论分析 | 第107-108页 |
| 5.7 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 总结与展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第120-121页 |
