| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| §1-1 课题的提出及意义 | 第8页 |
| §1-2 国内外移动机器人导航基础研究现状 | 第8-17页 |
| 1-2-1 移动机器人的发展现状 | 第8-9页 |
| 1-2-2 传感技术 | 第9页 |
| 1-2-3 多种传感器信息融合方法研究现状 | 第9-13页 |
| 1-2-4 多种传感器目标识别融合理论的发展概况 | 第13-14页 |
| 1-2-5 基于多种传感器信息融合的目标检测和识别 | 第14-16页 |
| 1-2-6 多种传感器信息融合在移动机器人导航中的应用 | 第16-17页 |
| §1-3 模式识别的研究与概述 | 第17-20页 |
| 1-3-1 模式识别的发展 | 第17-18页 |
| 1-3-2 模式识别的方法 | 第18-19页 |
| 1-3-3 神经网络技术及其在模式识别中的应用 | 第19-20页 |
| §1-4 本文的主要内容 | 第20-21页 |
| 第二章 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的结构及驱动系统 | 第21-27页 |
| §2-1 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的结构 | 第21-22页 |
| 2-1-1 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的车体结构 | 第21页 |
| 2-1-2 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的硬件体系结构 | 第21-22页 |
| §2-2 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的驱动系统及运动学原理 | 第22-26页 |
| 2-2-1 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的驱动系统 | 第22-24页 |
| 2-2-2 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的运动学原理 | 第24-26页 |
| §2-3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的各种传感器概述 | 第27-43页 |
| §3-1 引言 | 第27页 |
| §3-2 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的视觉系统概述 | 第27-29页 |
| 3-2-1 HEBUT-Ⅰ型移动机器人视觉系统构成 | 第27页 |
| 3-2-2 图象采集模块 | 第27-28页 |
| 3-2-3 图象处理模块 | 第28-29页 |
| 3-2-4 特征提取模块 | 第29页 |
| §3-3 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的摄象机模型 | 第29-32页 |
| 3-3-1 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的摄象机模型 | 第29-32页 |
| §3-4 图象处理技术研究 | 第32-39页 |
| 3-4-1 图象处理技术研究 | 第32-39页 |
| §3-5 HEBUT-Ⅰ型移动机器人的声纳系统的概述 | 第39-42页 |
| 3-5-1 引言 | 第39页 |
| 3-5-2 超声波的产生机理及其物理特性 | 第39-41页 |
| 3-5-3 声纳测距原理 | 第41页 |
| 3-5-4 声纳布置 | 第41-42页 |
| §3-6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于神经网络的多种传感器信息融合 | 第43-59页 |
| §4-1 引言 | 第43页 |
| §4-2 神经网络技术 | 第43-47页 |
| 4-2-1 神经网络技术 | 第43-47页 |
| §4-3 特征提取 | 第47-48页 |
| §4-4 视觉和声纳信息特征的提取 | 第48-50页 |
| 4-4-1 引言 | 第48页 |
| 4-4-2 图像中边心距的获取 | 第48-49页 |
| 4-4-3 声纳采集数据和特征提取 | 第49-50页 |
| §4-5 视觉信息和声纳信息的融合 | 第50-55页 |
| 4-5-1 引言 | 第50页 |
| 4-5-2 BP网介绍 | 第50-55页 |
| §4-6 仿真实验 | 第55-57页 |
| 4-6-1 实验方案的确定 | 第55-56页 |
| 4-6-2 仿真实验结果 | 第56-57页 |
| §4-7 仿真实验 | 第57-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研课题 | 第65页 |
