| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章绪论 | 第9-37页 |
| 1．1课题研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1．2机器人的发展历史 | 第10页 |
| 1．3移动机器人 | 第10-15页 |
| 1．3．1移动机器人的特点 | 第10-11页 |
| 1．3．2移动机器人的分类 | 第11页 |
| 1．3．3几种典型的移动机器人系统 | 第11-14页 |
| 1．3．4移动机器人常用的传感器 | 第14-15页 |
| 1．4移动机器人的关键技术研究 | 第15-28页 |
| 1．4．1体系结构及智能控制技术 | 第16-17页 |
| 1．4．2多传感器信息融合 | 第17-19页 |
| 1．4．3数字地图的建立 | 第19-22页 |
| 1．4．4路径规划 | 第22-26页 |
| 1．4．5移动机器人的定位 | 第26-27页 |
| 1．4．6反馈镇定与跟踪控制 | 第27页 |
| 1．4．7交互技术 | 第27-28页 |
| 1．4．8小结 | 第28页 |
| 1．5论文的主要内容 | 第28-37页 |
| 第二章基于机器视觉的室内环境地图创建 | 第37-56页 |
| 2．1问题的提出 | 第37-38页 |
| 2．2预备知识 | 第38-43页 |
| 2．2．1色彩系统 | 第38-39页 |
| 2．2．2直方图处理 | 第39-40页 |
| 2．2．3图像分割 | 第40-42页 |
| 2．2．4数学形态学 | 第42-43页 |
| 2．3图像中障碍物的提取 | 第43-48页 |
| 2．3．1直接边缘检测的缺点 | 第43-44页 |
| 2．3．2二值化使用特性的选择 | 第44-45页 |
| 2．3．3阈值的选择 | 第45-46页 |
| 2．3．4图像处理步骤及结果 | 第46-48页 |
| 2．4障碍物边缘的多边形近似 | 第48-54页 |
| 2．4．1单个障碍边缘的提取及粗分 | 第49-51页 |
| 2．4．2关键点的提取 | 第51-53页 |
| 2．4．3多边形近似处理结果 | 第53-54页 |
| 2．5本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法 | 第56-68页 |
| 3．1问题的提出 | 第56-57页 |
| 3．2移动机器人工作空间的矢量场模型 | 第57-61页 |
| 3．2．1静电场模型 | 第57-58页 |
| 3．2．2矢量场模型 | 第58-59页 |
| 3．2．3欠量场场强的计算 | 第59-61页 |
| 3．3用矢量场模型进行移动机器人的路径规划 | 第61-62页 |
| 3．4仿真结果与讨论 | 第62-66页 |
| 3．4．1固定障碍环境下的路径规划 | 第63-64页 |
| 3．4．2动态环境下的路径规划 | 第64-66页 |
| 3．5本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章一种克服势场法路径规划中局部极小问题的方法-虚拟局部目标法 | 第68-82页 |
| 4．1引言 | 第68-70页 |
| 4．2局部极小的起因 | 第70-71页 |
| 4．2．1局部极小示例 | 第70页 |
| 4．2．2发生局部极小的障碍物环境 | 第70-71页 |
| 4．3基于规则的虚拟局部目标法 | 第71-78页 |
| 4．3．1特征距离的计算 | 第72-73页 |
| 4．3．2局部极小的探测 | 第73-74页 |
| 4．3．3虚拟局部目标 | 第74-75页 |
| 4．3．4设定虚拟局部目标的规则 | 第75-78页 |
| 4．4算法应用实例 | 第78-79页 |
| 4．5本章小结 | 第79-82页 |
| 第五章移动机器人全局路径的优化研究 | 第82-95页 |
| 5．1多边形障碍物环境下的矢量场计算 | 第82-84页 |
| 5．2碰撞检测及最小距离计算 | 第84-87页 |
| 5．2．1路径与障碍物间的碰撞检测 | 第85-86页 |
| 5．2．2路径与障碍物间最小距离的计算 | 第86-87页 |
| 5．3混合遗传模拟退火算法与路径优化 | 第87-91页 |
| 5．3．1常用的启发式优化算法 | 第87-88页 |
| 5．3．2混合遗传模拟退火算法 | 第88-89页 |
| 5．3．3评价函数 | 第89-91页 |
| 5．4实验结果及讨论 | 第91-93页 |
| 5．5本章小结 | 第93-95页 |
| 第六章移动机器人的路径跟踪控制 | 第95-111页 |
| 6．1移动机器人硬件结构 | 第95-96页 |
| 6．2移动机器人的运动学模型 | 第96-100页 |
| 6．2．1速度计算 | 第96-97页 |
| 6．2．2离散形式的位形计算 | 第97-100页 |
| 6．3控制策略的确定 | 第100-101页 |
| 6．4自调整模糊控制器设计 | 第101-104页 |
| 6．4．1模糊控制器设计 | 第101-102页 |
| 6．4．2比例因子的调整 | 第102-104页 |
| 6．5停车阶段的减速PID控制 | 第104-105页 |
| 6．6路径跟踪控制实验及结果分析 | 第105-110页 |
| 6．7本章小结 | 第110-111页 |
| 第七章总结和展望 | 第111-114页 |
| 7．1总结 | 第111-112页 |
| 7．2展望 | 第112-114页 |
| 附录A基于实际地图的路径规划 | 第114-117页 |
| FA1地图创建 | 第114-116页 |
| FA2路径规划 | 第116-117页 |
| 附录B步进电机控制特性 | 第117-118页 |
| 附录C发表论文及参与课题 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |