| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题的应用背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 人机交互国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 自然语言理解技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 自然语言理解技术在移动机器人领域的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 本论文的主要研究工作 | 第17-20页 |
| 第2章 基于自然语言的人机交互框架设计 | 第20-30页 |
| 2.1 人机交互框架设计 | 第20-24页 |
| 2.1.1 人机协同系统 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于自然语言的人机交互系统设计 | 第21-24页 |
| 2.2 人机交互系统远程监控系统设计 | 第24-28页 |
| 2.2.1 网络通信 | 第24-27页 |
| 2.2.2 图像传输 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 自然语言交互技术研究 | 第30-42页 |
| 3.1 自然语言词干知识库 | 第30-33页 |
| 3.1.1 基于自主行为的词干库 | 第30-31页 |
| 3.1.2 词干库模型 | 第31-33页 |
| 3.2 自然语言解析 | 第33-40页 |
| 3.2.1 自然语言分词算法 | 第33-36页 |
| 3.2.2 逻辑推理知识 | 第36-39页 |
| 3.2.3 基于词干库的自主学习方法 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 自然语言语义地图 | 第42-57页 |
| 4.1 环境地图概况 | 第42-45页 |
| 4.1.1 环境地图种类 | 第42-44页 |
| 4.1.2 基于词干库的语义地图 | 第44-45页 |
| 4.2 路径规划技术 | 第45-49页 |
| 4.2.1 路径规划概述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 传统路径规划方法 | 第46-48页 |
| 4.2.3 智能路径规划方法 | 第48-49页 |
| 4.3 遗传算法 | 第49-55页 |
| 4.3.1 遗传算法概述 | 第49-51页 |
| 4.3.2 基于遗传算法的路径规划 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 实验研究与分析 | 第57-74页 |
| 5.1 履带式移动机器人实验平台 | 第57-59页 |
| 5.1.1 移动机器人整体结构 | 第57-59页 |
| 5.1.2 全景视觉系统 | 第59页 |
| 5.2 语义解析实验 | 第59-68页 |
| 5.2.1 单个自主行为的语义解析实验 | 第60-64页 |
| 5.2.2 两个自主行为组合的自然语言解析实验 | 第64-66页 |
| 5.2.3 三个自主行为组合的自然语言解析实验 | 第66-67页 |
| 5.2.4 带有目标属性词干的自然语言解析实验 | 第67-68页 |
| 5.2.5 带有目标关系词干的自然语言解析实验 | 第68页 |
| 5.3 移动机器人自主行为实验 | 第68-71页 |
| 5.3.1 运动控制实验 | 第68-70页 |
| 5.3.2 运动规划实验 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |