面向任务调度的机器人平台自主导航应用关键技术研究
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 自主导航机器人平台研究背景与意义 | 第14页 |
| 1.1.2 自主导航技术 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 机器人平台研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 SLAM研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 路径规划研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究课题的主要内容和结构 | 第20-23页 |
| 第二章 机器人系统实现 | 第23-34页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 TSRP机器人硬件平台设计与实现 | 第23-28页 |
| 2.2.1 传感器选择 | 第24-26页 |
| 2.2.2 决策机构选择 | 第26页 |
| 2.2.3 决策结构与执行机构通信协议设计 | 第26-28页 |
| 2.3 TSRP机器人软件系统设计与实现 | 第28-32页 |
| 2.3.1 ROS的基本介绍 | 第29页 |
| 2.3.2 ROS系统的架构 | 第29-31页 |
| 2.3.3 ROS系统接口 | 第31页 |
| 2.3.4 基于ROS的软件系统与实现 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 机器人SLAM算法与实现 | 第34-42页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 非线性贝叶斯滤波 | 第35-37页 |
| 3.2.1 最优贝叶斯滤波 | 第35-36页 |
| 3.2.2 粒子滤波 | 第36-37页 |
| 3.3 M-PF算法 | 第37-38页 |
| 3.4 M-PF算法实现 | 第38-41页 |
| 3.4.1 仿真实验 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实地测试 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 机器人路径规划算法与实现 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 轨迹推演 | 第43-45页 |
| 4.3 全局路径规划算法 | 第45-46页 |
| 4.4 局部路径规划算法 | 第46-51页 |
| 4.4.1 机器人运动模型 | 第46-47页 |
| 4.4.2 速度采样 | 第47-49页 |
| 4.4.3 评价函数 | 第49-51页 |
| 4.5 代价地图更新 | 第51-52页 |
| 4.6 基于安全考虑进行的先验地图处理 | 第52-53页 |
| 4.7 自主导航实现方案 | 第53-55页 |
| 4.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 TSRP-HCI的自主导航系统设计与实现 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 TSRP-HCI的自主导航系统设计 | 第56-60页 |
| 5.2.1 感知层系统架构 | 第57-58页 |
| 5.2.2 决策层系统设计 | 第58-59页 |
| 5.2.3 执行层系统设计 | 第59-60页 |
| 5.3 TSRP-HCI系统实现 | 第60-63页 |
| 5.3.1 人体骨骼点识别 | 第60-61页 |
| 5.3.2 参数优化规则约束实验 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第74-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |
