| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机器人远程交互控制国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要内容与组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 NAO机器人硬件结构与软件框架 | 第17-24页 |
| 2.1 NAO机器人硬件平台 | 第17-19页 |
| 2.2 NAO机器人核心软件架构 | 第19-22页 |
| 2.2.1 NAOqi框架结构 | 第19-22页 |
| 2.2.2 NAO机器人软件开发环境 | 第22页 |
| 2.3 NAO机器人视觉系统 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 NAO机器人远程交互数据通信 | 第24-33页 |
| 3.1 远程网络数据通信框架构建 | 第24-25页 |
| 3.2 软件网络通信流程 | 第25页 |
| 3.3 远程交互界面功能设计 | 第25-27页 |
| 3.4 主要技术与网络协议的应用 | 第27-32页 |
| 3.4.1 Tornado服务器框架 | 第27-28页 |
| 3.4.2 超文本传输HTTP协议 | 第28-29页 |
| 3.4.3 jQuery和Bootstrap插件工具 | 第29-30页 |
| 3.4.4 OpenCV-Python开源计算机视觉库 | 第30-31页 |
| 3.4.5 Ajax技术 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 NAO机器人远程交互系统的人脸追踪 | 第33-44页 |
| 4.1 Haar特征值 | 第33-37页 |
| 4.2 分类特征值的AdaBoost算法优化 | 第37-40页 |
| 4.3 自建库的人脸检测 | 第40页 |
| 4.4 人脸定位与追踪 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 NAO机器人远程交互系统实现 | 第44-59页 |
| 5.1 系统模块的实现 | 第44-52页 |
| 5.1.1 NAO机器人动作帧编辑 | 第44-46页 |
| 5.1.2 训练级联分类器 | 第46-49页 |
| 5.1.3 NAO机器人动作远程控制模块 | 第49-51页 |
| 5.1.4 视频传输与人脸追踪模块 | 第51-52页 |
| 5.2 服务器应用程序 | 第52-53页 |
| 5.3 客户端交互界面 | 第53-55页 |
| 5.4 系统测试与实验分析 | 第55-58页 |
| 5.4.1 人脸检测实验及数据分析 | 第55-56页 |
| 5.4.2 机器人远程控制实验及延时测试 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |