基于知识的网络机器人系统任务执行技术研究与服务应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 网络机器人系统 | 第9-12页 |
| 1.2.2 知识驱动的机器人技术 | 第12-13页 |
| 1.3 目前研究存在的问题与难点 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于知识的网络机器人系统架构与总体设计 | 第15-23页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 服务机器人与典型任务 | 第15-16页 |
| 2.1.2 网络辅助服务 | 第16-17页 |
| 2.2 系统架构与工作原理 | 第17-20页 |
| 2.2.1 系统总体架构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 知识化的任务分解与执行基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2.3 节点封装与交互机制 | 第19-20页 |
| 2.3 平台搭建工具 | 第20-22页 |
| 2.3.1 网络辅助服务节点的开发工具：ROS | 第20-21页 |
| 2.3.2 知识描述与处理工具：KnowRob | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于知识的自然语言任务粗分解方法 | 第23-35页 |
| 3.1 家庭服务机器人知识库构建 | 第23-27页 |
| 3.1.1 常理知识的描述 | 第23页 |
| 3.1.2 网络辅助服务知识的描述 | 第23-25页 |
| 3.1.3 扩展知识的创建 | 第25-27页 |
| 3.2 自然语言任务的粗分解 | 第27-33页 |
| 3.2.1 自然语言任务解析功能的实现 | 第27-29页 |
| 3.2.2 典型机器人任务粗分解实例 | 第29-33页 |
| 3.3 CPL任务计划的执行 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 任务推理与细分解执行方法 | 第35-51页 |
| 4.1 任务隐含信息的推理 | 第35-43页 |
| 4.1.1 隐含属性推理 | 第35-38页 |
| 4.1.2 位置推理 | 第38-39页 |
| 4.1.3 能力推理 | 第39-43页 |
| 4.2 任务分配的实现 | 第43-45页 |
| 4.3 任务执行序列的生成与执行 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基于语义的服务组合 | 第45-47页 |
| 4.3.2 任务的动态重规划与执行 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 机器人典型作业功能模块开发 | 第51-63页 |
| 5.1 导航模块 | 第51-53页 |
| 5.1.1 模块总体设计 | 第51页 |
| 5.1.2 导航功能实现 | 第51-53页 |
| 5.1.3 导航服务的节点化封装 | 第53页 |
| 5.2 交互式物体学习模块 | 第53-57页 |
| 5.2.1 模块总体设计 | 第54-55页 |
| 5.2.2 人体识别图像采集子模块 | 第55-56页 |
| 5.2.3 特征检测训练子模块 | 第56-57页 |
| 5.2.4 物体识别服务的节点化封装 | 第57页 |
| 5.3 机械臂物体抓取模块 | 第57-62页 |
| 5.3.1 手眼标定实现 | 第57-59页 |
| 5.3.2 目标定位实现 | 第59页 |
| 5.3.3 机械臂控制模块实现 | 第59-61页 |
| 5.3.4 抓取服务的节点化封装 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 系统典型应用演示与验证 | 第63-77页 |
| 6.1 仿真平台搭建与实验 | 第63-66页 |
| 6.1.1 仿真平台搭建 | 第63-65页 |
| 6.1.2 任务设计与执行结果 | 第65-66页 |
| 6.2 实物机器人实验测试 | 第66-76页 |
| 6.2.1 应用场景设计 | 第66-67页 |
| 6.2.2 基本模块功能测试 | 第67-69页 |
| 6.2.3 基于知识的任务分解与执行测试 | 第69-76页 |
| 6.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-78页 |
| 7.1 总结 | 第77页 |
| 7.2 展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第83页 |
