| 摘要 | 第1-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 缩略词注释表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-41页 |
| ·论文选题背景及研究意义 | 第17-18页 |
| ·四足机器人发展现状 | 第18-27页 |
| ·国外四足机器人研究现状 | 第18-23页 |
| ·国内四足机器人研究现状 | 第23-26页 |
| ·四足机器人的发展趋势 | 第26-27页 |
| ·机器人环境感知及人员识别研究现状 | 第27-33页 |
| ·机器人环境感知及人员识别分析 | 第27-32页 |
| ·四足机器人环境感知发展趋势 | 第32-33页 |
| ·机器人路径规划研究现状 | 第33-38页 |
| ·论文主要研究内容及创新点 | 第38-39页 |
| ·论文章节安排 | 第39-41页 |
| 第二章 四足机器人环境感知系统构建及传感器模型分析 | 第41-61页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·激光测距系统 | 第42-53页 |
| ·三维激光测距传感器 | 第43-44页 |
| ·云台+二维激光测距系统 | 第44-53页 |
| ·单目视觉系统 | 第53-56页 |
| ·TOF相机系统 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第三章 环境感知传感器校正及数据融合 | 第61-80页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·TOF相机校正 | 第61-67页 |
| ·基于GPR模型的距离校正 | 第61-65页 |
| ·混合像素消除 | 第65-66页 |
| ·基于直方图统计的灰度级图像生成 | 第66-67页 |
| ·单目相机与激光扫描仪联合标定原理 | 第67-71页 |
| ·TOF相机校正实验 | 第71-77页 |
| ·距离校正实验 | 第71-75页 |
| ·混合像素消除实验 | 第75页 |
| ·灰度级图像生成实验 | 第75-77页 |
| ·单目相机与激光扫描仪联合标定实验 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第四章 四足机器人地形识别与路径优化算法研究 | 第80-116页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·地图创建与地形识别 | 第81-87页 |
| ·A*及其改进算法原理 | 第87-95页 |
| ·A*算法原理 | 第88-89页 |
| ·LPA*算法原理 | 第89-92页 |
| ·D*Lite算法原理 | 第92-94页 |
| ·ARA*算法原理 | 第94-95页 |
| ·A*算法改进 | 第95-108页 |
| ·IA*算法 | 第96-99页 |
| ·EA*算法 | 第99-104页 |
| ·IEA*算法 | 第104-107页 |
| ·路径平滑 | 第107-108页 |
| ·实验与仿真 | 第108-115页 |
| ·地形识别实验 | 第108-109页 |
| ·IA*算法仿真 | 第109-112页 |
| ·EA*算法仿真 | 第112-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第五章 四足机器人领航员识别与跟随算法研究 | 第116-141页 |
| ·引言 | 第116页 |
| ·领航员识别 | 第116-119页 |
| ·四足机器人单腿模型及运动学方程 | 第119-121页 |
| ·单腿液压伺服控制器设计 | 第121-124页 |
| ·四足机器人领航员跟随控制策略 | 第124-128页 |
| ·仿真与实验 | 第128-140页 |
| ·驱动器性能实验 | 第128-131页 |
| ·领航员识别实验 | 第131-135页 |
| ·四足机器人目标跟随仿真 | 第135-138页 |
| ·四足机器人目标跟随实验 | 第138-140页 |
| ·本章小结 | 第140-141页 |
| 第六章 总结与展望 | 第141-144页 |
| ·总结 | 第141-142页 |
| ·展望 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-157页 |
| 致谢 | 第157-158页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第158-159页 |
| 发明专利及软件著作权 | 第159-160页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第160-161页 |
| 附件 | 第161-185页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第185页 |