| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·全路径覆盖智能清扫机器人的概述 | 第7-8页 |
| ·智能清扫机器人中传感器技术的研究 | 第8页 |
| ·智能清扫机器人的研究中的关键技术 | 第8-10页 |
| ·地图的表示方式 | 第8-9页 |
| ·特征点的提取 | 第9-10页 |
| ·路径规划技术 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外清扫机器人的发展现状 | 第10-12页 |
| ·国内清扫机器人的发展现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究主要内容 | 第13-14页 |
| 2 基于机器人视觉的二维室内环境特征检测及地图表示 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·智能清扫机器人传感器技术研究 | 第14-15页 |
| ·一种几何特征地图和栅格地图结合的地图表示方式 | 第15-19页 |
| ·几何特征地图 | 第15页 |
| ·栅格地图 | 第15-16页 |
| ·拓扑地图 | 第16页 |
| ·基于贴边运行的机器人同步创建栅格地图算法 | 第16-19页 |
| ·基于距离信息的室内环境特征点的提取 | 第19-24页 |
| ·平面二维信息的提取与处理 | 第19页 |
| ·基于距离的平面二维数据的分割 | 第19-21页 |
| ·离散数据点的直线拟合 | 第21-23页 |
| ·机器人前方二维特征点检测 | 第23-24页 |
| ·实验分析 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 一种适用于智能清扫机器人的SLAM算法 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·Kalman滤波器背景以及原理 | 第29-30页 |
| ·基于扩展Kalman滤波的SLAM算法 | 第30-34页 |
| ·EKF SLAM算法流程 | 第30-34页 |
| ·一种基于SUT的改进EKF SLAM算法 | 第34-35页 |
| ·实验分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于未知地图的全区域覆盖路径规划技术研究 | 第38-56页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·清扫机器人路径覆盖的指标 | 第39页 |
| ·智能清扫机器人的行走方式的确定 | 第39-41页 |
| ·一种低能耗的机器人的行走方式 | 第39-41页 |
| ·矩形区域内机器人的行走方向的确定 | 第41页 |
| ·基于栅格地图的区域分割算法 | 第41-50页 |
| ·基于贴边清扫的边界确定算法 | 第42-44页 |
| ·基于障碍物确定的区域划分算法 | 第44-49页 |
| ·相邻子区域的连接 | 第49-50页 |
| ·复杂环境的路径规划 | 第50-52页 |
| ·实验分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 智能清扫机器人避障系统以及自动返回充电系统 | 第56-62页 |
| ·基于障碍物尺寸分析的机器人避障系统 | 第56-57页 |
| ·智能清扫机器人自动返回充电路径规划 | 第57-61页 |
| ·A~*算法原理 | 第57-58页 |
| ·基于栅格地图的A~*算法的实现 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |