| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-32页 |
| 1-1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1-2 机器人主动嗅觉技术的研究现状及关键技术 | 第10-22页 |
| 1-2-1 机器人主动嗅觉技术的研究现状 | 第10-16页 |
| 1-2-2 机器人主动嗅觉的原理及关键技术 | 第16-22页 |
| 1-3 机器人多传感器融合技术的发展及理论 | 第22-30页 |
| 1-3-1 机器人多传感器融合技术的研究现状 | 第22-26页 |
| 1-3-2 机器人多传感器信息融合技术的理论基础 | 第26-30页 |
| 1-4 论文的主要研究内容 | 第30-32页 |
| 第二章 基于动态刺激反应和趋激性行为的仿生主动嗅觉策略 | 第32-53页 |
| 2-1 机器人仿生嗅觉系统 | 第32-39页 |
| 2-1-1 机器人仿生嗅觉系统概述 | 第32-34页 |
| 2-1-2 仿生嗅觉系统的硬件构成与软件 | 第34-38页 |
| 2-1-3 仿生嗅觉系统的标定 | 第38-39页 |
| 2-2 基于动态刺激反应和趋激性行为的仿生主动嗅觉策略 | 第39-47页 |
| 2-2-1 基于动态刺激反应和趋激性仿生行为的嗅觉跟踪策略 | 第39-41页 |
| 2-2-2 基于环绕行为的仿生味源确认策略 | 第41页 |
| 2-2-3 基于模糊控制的机器人避障策略 | 第41-43页 |
| 2-2-4 基于专家系统的机器人主动嗅觉实现 | 第43-47页 |
| 2-3 仿真实验 | 第47-51页 |
| 2-3-1 仿真环境的建立 | 第47-50页 |
| 2-3-2 仿真结果与分析 | 第50-51页 |
| 2-4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于漂泊信天翁捕猎行为的多传感器主动嗅觉策略 | 第53-74页 |
| 3-1 基于漂泊信天翁捕猎行为的仿生主动嗅觉策略 | 第53-57页 |
| 3-1-1 漂泊信天翁的捕猎行为分析 | 第53-54页 |
| 3-1-2 基于主动感知行为的多传感器信息融合模型 | 第54-55页 |
| 3-1-3 基于主动感知行为模型的主动嗅觉策略 | 第55-57页 |
| 3-2 机器人视觉系统及基于颜色的味源知识库建立 | 第57-65页 |
| 3-2-1 机器人的双目立体视觉技术 | 第58-62页 |
| 3-2-2 基于颜色模型的味源知识库 | 第62-65页 |
| 3-3 仿真实验 | 第65-72页 |
| 3-3-1 FLUENT 软件介绍 | 第65-66页 |
| 3-3-2 基于FLUENT 的室内有毒有害气体扩散模拟 | 第66-71页 |
| 3-3-3 机器人主动嗅觉策略仿真实验 | 第71-72页 |
| 3-4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 基于交叉模型的多传感器味源识别策略 | 第74-85页 |
| 4-1 基于交叉模式感知的多传感器味源识别研究 | 第74-79页 |
| 4-1-1 交叉模式感知的生理学机理 | 第74-75页 |
| 4-1-2 交叉模式感知的数学模型 | 第75-76页 |
| 4-1-3 基于贝叶斯推理的交叉模式味源识别策略 | 第76-79页 |
| 4-2 基于交叉感知模式的多传感器味源识别仿真实验研究 | 第79-83页 |
| 4-2-1 基于交叉感知模式的障碍物识别 | 第80-81页 |
| 4-2-2 基于交叉感知模式的味源识别 | 第81-83页 |
| 4-3 本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 机器人仿生主动嗅觉实验研究 | 第85-112页 |
| 5-1 基于动态刺激反应和趋激性行为的主动嗅觉实验研究 | 第85-95页 |
| 5-1-1 实验目的与方案 | 第85-87页 |
| 5-1-2 无风环境下实验 | 第87-90页 |
| 5-1-3 有风环境下实验 | 第90-93页 |
| 5-1-4 实验结果分析 | 第93-95页 |
| 5-2 基于漂泊信天翁捕猎行为的的多传感器信息融合主动嗅觉实验研究 | 第95-102页 |
| 5-2-1 实验目的与方案 | 第95-96页 |
| 5-2-2 机器人背向味源实验 | 第96-99页 |
| 5-2-3 机器人面向味源实验 | 第99-100页 |
| 5-2-4 实验结果分析 | 第100-102页 |
| 5-3 味源识别策略实验研究 | 第102-108页 |
| 5-3-1 实验目的与方案 | 第102-103页 |
| 5-3-2 实验过程 | 第103-107页 |
| 5-3-3 实验结果分析 | 第107-108页 |
| 5-4 机器人主动嗅觉策略对比分析 | 第108-111页 |
| 5-4-1 机器人搜索效率对比 | 第109页 |
| 5-4-2 机器人搜索速度对比 | 第109-110页 |
| 5-4-3 机器人味源定位精度 | 第110页 |
| 5-4-4 实时性对比 | 第110页 |
| 5-4-5 机器人搜索成功率对比 | 第110-111页 |
| 5-5 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间所取得的科研成果 | 第125页 |
