智能空间中基于多模式信息获取的物品定位与物品管理
| 目录 | 第1-9页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第9-13页 |
| 摘要 | 第13-16页 |
| ABSTRACT | 第16-20页 |
| 缩略词注释表 | 第20-21页 |
| 1 绪论 | 第21-35页 |
| ·论文选题背景及研究意义 | 第21-23页 |
| ·智能空间中的多模式信息获取研究概述 | 第23-25页 |
| ·智能空间 | 第23-24页 |
| ·多模式信息获取 | 第24-25页 |
| ·环境表示与路径规划研究概述 | 第25-27页 |
| ·环境表示 | 第25-26页 |
| ·路径规划 | 第26-27页 |
| ·物品定位研究概述 | 第27-30页 |
| ·物品定位方法 | 第28-29页 |
| ·RFID定位算法 | 第29-30页 |
| ·本论文的主要研究内容与章节安排 | 第30-35页 |
| ·主要研究内容 | 第30-31页 |
| ·章节安排 | 第31-35页 |
| 2 智能空间中的信息表示与多模式信息获取 | 第35-55页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·多模式信息表示模型 | 第35-44页 |
| ·QR Code信息表示模型 | 第36-41页 |
| ·RFID信息表示模型 | 第41-42页 |
| ·基于改进的JDL信息表示模型 | 第42-44页 |
| ·基于数据融合的多模式信息获取 | 第44-49页 |
| ·基于数据融合树的多模式信息获取模型 | 第44-46页 |
| ·多模式信息获取中的信息融合算法 | 第46-49页 |
| ·实验及分析 | 第49-52页 |
| ·实验介绍 | 第49-50页 |
| ·性能评估 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 3 面向物品搜寻的分布式环境表示与机器人路径规划 | 第55-87页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·基于人工地标的分布式环境表示 | 第56-64页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·树型混合地图 | 第57-58页 |
| ·人工地标的优化布局 | 第58-60页 |
| ·局部信息优化 | 第60-64页 |
| ·基于危险度地图的服务机器人路径规划 | 第64-75页 |
| ·危险度地图 | 第65-67页 |
| ·改进的PSO静态路径规划 | 第67-72页 |
| ·智能空间中的动态路径规划 | 第72-75页 |
| ·实验及分析 | 第75-84页 |
| ·分布式环境表示 | 第75-77页 |
| ·静态路径规划 | 第77-82页 |
| ·动态路径规划 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-87页 |
| 4 基于RFID技术的大范围物品粗定位 | 第87-107页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·物品定位与物品操作系统方案 | 第88-91页 |
| ·系统流程 | 第88-89页 |
| ·系统功能结构 | 第89-91页 |
| ·智能空间中的RFID物品粗定位 | 第91-101页 |
| ·基于参考标签的RFID粗定位 | 第92-94页 |
| ·基于贝叶斯规则的RFID定位 | 第94-96页 |
| ·基于粒子滤波器的动态RFID定位 | 第96-101页 |
| ·实验及分析 | 第101-105页 |
| ·RFID系统及其识别率 | 第102页 |
| ·基于参考标签的时序定位 | 第102-103页 |
| ·贝叶斯规则和粒子滤波定位 | 第103-104页 |
| ·定位精度对比 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 5 基于本体视觉的物品精定位与物品操作 | 第107-123页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·多种类物品识别 | 第108-112页 |
| ·人工物标 | 第108-110页 |
| ·物品识别 | 第110-112页 |
| ·物品精定位 | 第112-115页 |
| ·扩展机械臂模型 | 第112-113页 |
| ·视觉精定位 | 第113-115页 |
| ·物品操作 | 第115-117页 |
| ·眼注视系统 | 第115-116页 |
| ·PBVS控制律 | 第116-117页 |
| ·实验及分析 | 第117-122页 |
| ·多种类物品识别 | 第117-119页 |
| ·物品定位 | 第119-120页 |
| ·物品操作 | 第120-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 6 智能化物品管理 | 第123-137页 |
| ·引言 | 第123-124页 |
| ·基于活动理论的物品管理 | 第124-126页 |
| ·活动理论 | 第124-125页 |
| ·物品管理功能框图 | 第125-126页 |
| ·基于贝叶斯网络的物品定位 | 第126-131页 |
| ·贝叶斯网络 | 第126-127页 |
| ·动态贝叶斯网络 | 第127-128页 |
| ·基于DBN的物品定位 | 第128-131页 |
| ·实验及分析 | 第131-135页 |
| ·人体定位与动作识别 | 第131-133页 |
| ·物品管理 | 第133-135页 |
| ·本章小结 | 第135-137页 |
| 7 结论及展望 | 第137-141页 |
| ·结论 | 第137-138页 |
| ·展望 | 第138-141页 |
| 参考文献 | 第141-151页 |
| 致谢 | 第151-153页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第153-154页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第154-163页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第163页 |
