| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 服务机器人交互式跟踪研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标人检测与跟踪 | 第11-12页 |
| 1.2.2 机器人避障运动控制 | 第12-13页 |
| 1.2.3 人机交互接口 | 第13-14页 |
| 1.3 存在的问题与难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 移动服务机器人系统与功能软件总体设计 | 第17-27页 |
| 2.1 系统功能需求分析 | 第17页 |
| 2.2 系统总体设计 | 第17-22页 |
| 2.2.1 系统框架设计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 系统功能软件架构设计 | 第19-22页 |
| 2.3 系统开发与运行平台 | 第22-25页 |
| 2.3.1 硬件平台资源 | 第22-24页 |
| 2.3.2 软件平台资源 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 面向跟踪应用的RGB-D目标人特征提取与检测 | 第27-39页 |
| 3.1 目标人特征提取与检测总体框架 | 第27-28页 |
| 3.2 自动初始化目标人特征提取 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基于深度信息的目标人骨架提取 | 第28-30页 |
| 3.2.2 目标人颜色直方图特征提取 | 第30-32页 |
| 3.3 RGB-D传感器数据信息预处理 | 第32-33页 |
| 3.3.1 统计离群值法去除噪声点 | 第32-33页 |
| 3.3.2 体素化网格法过滤点云数据 | 第33页 |
| 3.4 基于HOG特征的人体检测 | 第33-37页 |
| 3.4.1 基于SVM的人体检测 | 第34-35页 |
| 3.4.2 基于PCL的人体检测实现 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 融合多特征的目标人跟踪方法与功能软件实现 | 第39-53页 |
| 4.1 目标人跟踪方法总体设计 | 第39-41页 |
| 4.2 基于运动模型的相似度计算 | 第41-44页 |
| 4.2.1 目标人运动模型建立 | 第41-42页 |
| 4.2.2 粒子滤波预测人体位置 | 第42-43页 |
| 4.2.3 运动模型相似度计算 | 第43-44页 |
| 4.3 基于颜色特征的相似度计算 | 第44-45页 |
| 4.4 基于HOG特征的相似度计算 | 第45页 |
| 4.5 联合似然数据关联 | 第45-47页 |
| 4.6 目标丢失情况下搜索策略 | 第47-48页 |
| 4.7 实验与结果分析 | 第48-52页 |
| 4.7.1 目标人跟踪情况下的实验 | 第48-49页 |
| 4.7.2 目标人丢失情况下的实验 | 第49-51页 |
| 4.7.3 目标人被遮挡情况下的实验 | 第51-52页 |
| 4.8 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 交互式避障在跟踪过程中的应用 | 第53-67页 |
| 5.1 交互式应用总体设计 | 第53-54页 |
| 5.2 机器人避障与导航运动过程控制 | 第54-60页 |
| 5.2.1 动态窗口法避障 | 第56-58页 |
| 5.2.2 机器人运动控制 | 第58-60页 |
| 5.3 人机交互应用 | 第60-66页 |
| 5.3.1 基于网络的交互应用 | 第61-63页 |
| 5.3.2 手势识别与控制 | 第63-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 系统开发与典型服务应用演示验证 | 第67-75页 |
| 6.1 实验环境及系统组成 | 第67页 |
| 6.2 移动服务机器人系统开发 | 第67-69页 |
| 6.3 移动机器人机场行李搬运模拟实验 | 第69-74页 |
| 6.3.1 运动人体目标跟踪实验 | 第69-72页 |
| 6.3.2 移动机器人避障实验 | 第72-73页 |
| 6.3.3 人机交互实验 | 第73-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 总结 | 第75页 |
| 7.2 展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第83页 |