| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 英文缩写对照表 | 第8-10页 |
| 符号含义对照表 | 第10-15页 |
| 1 绪论 | 第15-35页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·多源信息融合技术概述 | 第16-27页 |
| ·移动机器人技术概述 | 第27-33页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第33-35页 |
| 2 不完善信息融合理论 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·辨识框架与幂集 | 第36-39页 |
| ·Dempster-Shafer证据理论(DST) | 第39-42页 |
| ·Dezert-Smarandache证据理论(DSmT) | 第42-47页 |
| ·中智理论 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 不完善信息的分类及定量融合 | 第51-78页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·不精确信息融合 | 第51-59页 |
| ·高冲突信息融合 | 第59-67页 |
| ·不确定信息融合 | 第67-72页 |
| ·混合不完善信息融合 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 4 不完善信息的定性融合 | 第78-105页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·广义定性算子q~G | 第78-81页 |
| ·定性融合的基本规则 | 第81-82页 |
| ·不精确信息定性融合 | 第82-88页 |
| ·高冲突信息定性融合 | 第88-93页 |
| ·不确定信息定性融合 | 第93-95页 |
| ·混合不完善信息定性融合 | 第95-98页 |
| ·定性语义标签的取整 | 第98-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 5 定性信息与定量信息的混合融合 | 第105-117页 |
| ·引言 | 第105页 |
| ·广义混合算子h~G | 第105-107页 |
| ·等间距描述空间精确映射 | 第107-111页 |
| ·等间距描述空间的区间映射 | 第111-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 6 证据推理广义融合框架 | 第117-127页 |
| ·引言 | 第117页 |
| ·DSmT中的融合结构 | 第117-119页 |
| ·数据融合信息组群模型 | 第119-120页 |
| ·广义证据推理结构 | 第120-123页 |
| ·Pignistic概率转换 | 第123-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 7 信息融合技术在移动机器人中的应用 | 第127-172页 |
| ·引言 | 第127页 |
| ·Pioneer 2-DXe移动机器人硬件系统 | 第127-131页 |
| ·Pioneer 2-DXe移动机器人软件系统 | 第131-134页 |
| ·单体机器人的Multi-Agent结构 | 第134-139页 |
| ·机器人的自定位 | 第139-145页 |
| ·基于DSmT的实时环境地图构建 | 第145-160页 |
| ·多移动机器人SLAM | 第160-164页 |
| ·基于信度地图的路径规划 | 第164-171页 |
| ·本章小结 | 第171-172页 |
| 8 全文总结与展望 | 第172-175页 |
| ·本文主要研究工作 | 第172-173页 |
| ·本文主要创新点 | 第173-174页 |
| ·研究展望 | 第174-175页 |
| 致谢 | 第175-176页 |
| 参考文献 | 第176-185页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第185-187页 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第187-188页 |