| 第一章 概述 | 第1-17页 |
| 1．1 机器人技术发展历程与定义 | 第7-8页 |
| 1．2 智能机器人控制技术与发展趋势 | 第8-10页 |
| 1．3 自主式移动机器人概述 | 第10-14页 |
| 1．3．1 移动机器人运动控制关键技术发展状况 | 第11-13页 |
| 1．3．2 自主式移动机器人体系结构 | 第13-14页 |
| 1．4 自主式移动机器人研究方法 | 第14-15页 |
| 1．5 论文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 移动机器人研究与开发 | 第17-31页 |
| 2．1 导游机器人的研究背景 | 第17页 |
| 2．2 导游机器人总体设计方案及系统组成 | 第17-18页 |
| 2．3 导游机器人运动控制系统设计 | 第18-19页 |
| 2．4 运动控伟制系统具体实现 | 第19-29页 |
| 2．4．1 运动系统电气控制部分的实现 | 第20-24页 |
| 2．4．2 运动系统控制软件的开发 | 第24-29页 |
| 2．5 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 移动机器人路径规划方法研究 | 第31-53页 |
| 3．1 研究背景 | 第31-33页 |
| 3．1．1 路径规划问题描述 | 第31页 |
| 3．1．2 路径规划发展状况 | 第31-33页 |
| 3．2 基于矢量场模型的路径规划 | 第33-39页 |
| 3．2．1 移动机器人规划环境的矢量场模型 | 第33-35页 |
| 3．2．2 基于矢量场模型的移动机器人路径规划 | 第35-36页 |
| 3．2．3 仿真结果 | 第36-39页 |
| 3．3 多目标遗传算法在路径规划优化中的应用 | 第39-50页 |
| 3．3．1 问题的提出 | 第39页 |
| 3．3．2 遗传算法基础理论 | 第39-43页 |
| 3．3．3 多目标遗传算法在路径规划优化中的具体实现 | 第43-46页 |
| 3．3．4 仿真与分析 | 第46-50页 |
| 3．4 小结 | 第50-53页 |
| 第四章 机器人视觉系统基础研究与开发 | 第53-76页 |
| 4．1 机器人视觉系统研究背景 | 第53-54页 |
| 4．2 图像采集与数字化 | 第54-55页 |
| 4．3 图像预处理 | 第55页 |
| 4．4 边缘检测 | 第55-61页 |
| 4．4．1 边缘检测常用方法 | 第56-58页 |
| 4．4．2 坎尼（Canny）边缘检测算子 | 第58-61页 |
| 4．5 直线特征提取 | 第61-63页 |
| 4．5．1 链码边界跟踪 | 第61-62页 |
| 4．5．2 直线特征提取 | 第62-63页 |
| 4．6 机器人视觉系统成像模型 | 第63-67页 |
| 4．6．1 带有透镜径向畸变的摄像机模型 | 第63-64页 |
| 4．6．2 双目视觉成像模型及其外极线约束 | 第64-65页 |
| 4．6．3 平行轴立体成像模型 | 第65-67页 |
| 4．7 基于线段快速匹配的立体视觉 | 第67-71页 |
| 4．7．1 基于线段特征的局部匹配 | 第67-68页 |
| 4．7．2 利用线段结构关系的全局约束—最小深度误差准则 | 第68-71页 |
| 4．7．3 深度恢复 | 第71页 |
| 4．8 实验与分析 | 第71-74页 |
| 4．9 小结 | 第74-76页 |
| 第五章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录 | 第79页 |