用于超市机器人的环境建模方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人工智能与机器人学 | 第10-11页 |
| ·人工智能技术简介 | 第10-11页 |
| ·机器人学简介 | 第11页 |
| ·机器人发展 | 第11-13页 |
| ·机器人国外发展现状 | 第11-12页 |
| ·机器人国内发展现状 | 第12-13页 |
| ·机器人发展方向 | 第13页 |
| ·课题目的与意义 | 第13-16页 |
| 第二章 机器人环境建模方法研究 | 第16-24页 |
| ·机器人环境建模方法 | 第16页 |
| ·机器人建模技术现状 | 第16-18页 |
| ·几何建模 | 第18-19页 |
| ·栅格环境模型 | 第18页 |
| ·基于特征的环境模型 | 第18-19页 |
| ·拓朴模型 | 第19页 |
| ·语义式模型 | 第19-24页 |
| ·知识及知识处理 | 第20-21页 |
| ·知识属性应用 | 第21-22页 |
| ·知识的分类 | 第22页 |
| ·知识库的使用 | 第22-24页 |
| 第三章 超市商品建模方法研究 | 第24-31页 |
| ·商品定义 | 第24-28页 |
| ·基于隶属树商品分类 | 第25-26页 |
| ·商品编码 | 第26-28页 |
| ·商品的几何建模 | 第28页 |
| ·商品位姿推算 | 第28-31页 |
| 第四章 超市环境语义级建模方法研究 | 第31-41页 |
| ·超市建模面临的问题 | 第31页 |
| ·多知识表示方法在超市形态建模中的应用 | 第31-36页 |
| ·一阶谓词逻辑表示法 | 第32页 |
| ·基于规则的产生式系统表示法 | 第32-33页 |
| ·环境关系语义网络表示法 | 第33-34页 |
| ·框架表示法 | 第34-35页 |
| ·知识组合表示法 | 第35-36页 |
| ·建立基于知识特征的超市模型 | 第36-37页 |
| ·基于样本的LVQ网络的多级目标体识别 | 第37-41页 |
| ·LVQ网络的多级目标体识别方法 | 第38页 |
| ·LVQ网络学习算法 | 第38-40页 |
| ·基于样本的LVQ网络目标识别方法 | 第40-41页 |
| 第五章 超市环境几何形态建模方法研究 | 第41-50页 |
| ·超市几何形态高效建模 | 第41-42页 |
| ·高效建模面临的问题 | 第41-42页 |
| ·超市形态建模的关键问题分析 | 第42页 |
| ·二维半技术的应用 | 第42-45页 |
| ·二维半描述与切分部件样本的建模思想 | 第42-43页 |
| ·二维半应用于环境建模的优势 | 第43页 |
| ·切分部件样本的建模方法 | 第43-45页 |
| ·超市环境特征 | 第45-48页 |
| ·环境特征提取与描述 | 第45-47页 |
| ·货架特征提取与描述 | 第47页 |
| ·超市环境中对象的位置判定 | 第47-48页 |
| ·超市地图环境模型 | 第48-50页 |
| 第六章 超市机器人环境建模设计与实现 | 第50-61页 |
| ·实验系统设计 | 第50-56页 |
| ·用于机器人环境建模的知识 | 第50-51页 |
| ·超市环境单元样本定义 | 第51-52页 |
| ·知识库设计 | 第52-53页 |
| ·图形变换 | 第53-55页 |
| ·比例尺关系与绘图 | 第55-56页 |
| ·实验系统的实现 | 第56-61页 |
| ·隶属关系实现 | 第56-57页 |
| ·货架样本知识库管理 | 第57页 |
| ·环境样本定义模块 | 第57-58页 |
| ·环境样本引用 | 第58-59页 |
| ·地图环境建模 | 第59页 |
| ·超市环境模型生成 | 第59-61页 |
| 第七章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 在学研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
