| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-22页 |
| 1.2.1 仿人型机器人研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.2 机器人操作系统研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 机器人运动规划方法研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4 主要章节安排 | 第23-27页 |
| 第2章 基于ROS的机器人运动平台搭建 | 第27-37页 |
| 2.1 ROS基本组成概述 | 第27-29页 |
| 2.2 NAO机器人参数分析 | 第29-31页 |
| 2.3 机器人模型的分析与建立 | 第31-32页 |
| 2.4 机器人运动组节点设计 | 第32-36页 |
| 2.4.1 运动组节点系统框架 | 第33-34页 |
| 2.4.2 机器人运动组节点配置 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于非重构环境下的路径规划研究与实现 | 第37-57页 |
| 3.1 地图建模传感器原理及选型 | 第37-41页 |
| 3.1.1 激光雷达传感器原理分析 | 第38-39页 |
| 3.1.2 深度传感器原理分析 | 第39-41页 |
| 3.2 环境地图建模 | 第41-44页 |
| 3.2.1 地图模型概述 | 第41-42页 |
| 3.2.2 地图模型的创建 | 第42-44页 |
| 3.3 基于ROS的快速随机拓展树算法研究与实现 | 第44-51页 |
| 3.3.1 快速随机拓展树算法概述 | 第45-47页 |
| 3.3.2 快速随机拓展树算法研究与测试 | 第47-51页 |
| 3.4 快速随机拓展树算法的路径规划的实现及优化 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-57页 |
| 第4章 基于MoveIt!的NAO手臂的运动规划研究与实现 | 第57-77页 |
| 4.1 机器人运动学分析 | 第57-61页 |
| 4.1.1 刚体位姿的表示 | 第57-59页 |
| 4.1.2 雅可比矩阵计算 | 第59-61页 |
| 4.2 NAO手臂的MoveIt!运动规划 | 第61-70页 |
| 4.2.1 MoveIt!运动规划 | 第61-65页 |
| 4.2.2 NAO机器人手臂规划 | 第65-70页 |
| 4.3 MoveGroup和自定义场景实现运动规划 | 第70-75页 |
| 4.3.1 MoveGroup实现运动规划 | 第70-73页 |
| 4.3.2 自定义场景实现运动规划 | 第73-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 总结 | 第77-78页 |
| 5.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |