| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 认知机器人的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 移动机器人路径规划的研究现状及发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.3.1 移动机器人路径规划技术研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 移动机器人路径规划的发展趋势 | 第15页 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 移动机器人系统模型及问题分析 | 第17-24页 |
| 2.1 智能轮椅移动机器人系统模型 | 第17页 |
| 2.2 智能轮椅移动机器人系统组成结构 | 第17-20页 |
| 2.2.1 控制部分 | 第18页 |
| 2.2.2 执行部分 | 第18页 |
| 2.2.3 检测部分 | 第18-20页 |
| 2.3 移动机器人坐标系变换 | 第20-21页 |
| 2.4 移动机器人运动学模型 | 第21-22页 |
| 2.5 智能轮椅移动机器人路径规划问题分析 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于记忆原理的机器人智能认知数学模型 | 第24-31页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 人类记忆原理及其数学模型 | 第24-25页 |
| 3.2.1 人类记忆方式的基本框架 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于人类记忆机制的数学模型 | 第25页 |
| 3.3 基于记忆原理的机器人智能认知模型及模块设计 | 第25-27页 |
| 3.4 机器人智能认知模型的记忆遗忘和更新数学模型 | 第27-29页 |
| 3.4.1 艾宾浩斯遗忘曲线 | 第27-28页 |
| 3.4.2 机器人记忆原理的遗忘数学模型 | 第28页 |
| 3.4.3 机器人记忆原理的更新数学模型 | 第28-29页 |
| 3.5 基于记忆原理的认知模型仿真实验 | 第29-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于记忆认知模型的机器人路径规划 | 第31-41页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 信息感知与记忆模型结合的实现 | 第31-34页 |
| 4.3 部分信息已知下的局部路径规划算法 | 第34-38页 |
| 4.3.1 随机方向搜索法基本原理 | 第36-37页 |
| 4.3.2 初始点的选取 | 第37页 |
| 4.3.3 随机搜索方向的产生 | 第37页 |
| 4.3.4 搜索步长的确定及迭代的终止判断 | 第37-38页 |
| 4.4 A*路径规划算法基本原理 | 第38页 |
| 4.5 基于感知与记忆模型的双层路径规划方法仿真实验 | 第38-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 动态环境下基于模糊推理算法的路径规划 | 第41-51页 |
| 5.1 模糊数学基本概念 | 第41-42页 |
| 5.1.1 模糊集合的表示与模糊关系 | 第41-42页 |
| 5.1.2 模糊推理机制 | 第42页 |
| 5.2 Mamdani型模糊算法基本原理 | 第42-44页 |
| 5.3 设计模糊算法 | 第44-47页 |
| 5.3.1 移动机器人动态环境路径规划策略 | 第44-45页 |
| 5.3.2 变量的定义及模糊规则 | 第45-46页 |
| 5.3.3 模糊推理和解模糊 | 第46-47页 |
| 5.4 动态环境下智能轮椅的规划路径 | 第47-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 在学研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
