| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·机器人发展概述 | 第12-15页 |
| ·机器人的发展历程 | 第12页 |
| ·机器人的发展现状 | 第12-14页 |
| ·煤矿探测机器人的发展现状 | 第14-15页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第15-16页 |
| ·信息融合技术的发展历程 | 第15页 |
| ·信息融合技术的发展现状 | 第15-16页 |
| ·信息融合技术在煤矿井下探测机器人中的应用 | 第16-17页 |
| ·本课题的研究内容与研究意义 | 第17-19页 |
| 第二章 多传感器信息融合技术 | 第19-37页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·多传感器信息融合技术的主要内容 | 第19-25页 |
| ·多传感器信息融合的基本原理 | 第19-20页 |
| ·多传感器信息融合技术的基本方法 | 第20-22页 |
| ·多传感器信息融合技术的拓扑结构 | 第22-23页 |
| ·多传感器信息融合的层次 | 第23-25页 |
| ·传感器在煤矿井下探测机器人中的应用 | 第25-28页 |
| ·煤矿井下探测机器人的感觉系统 | 第25-26页 |
| ·传感器在煤矿井下探测机器人中的应用 | 第26-28页 |
| ·煤矿井下探测机器人环境探测传感器 | 第28-36页 |
| ·测距传感器 | 第28-33页 |
| ·危险度测量传感器 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于模糊神经网络技术的信息融合技术 | 第37-49页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·模糊逻辑与神经网络 | 第37-41页 |
| ·模糊逻辑理论 | 第37-38页 |
| ·人工神经网络 | 第38-41页 |
| ·基于模糊神经网络的信息融合方法 | 第41-43页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的基本结合形式 | 第41-43页 |
| ·模糊神经网络的常见结构和发展趋势 | 第43页 |
| ·基于T-S 模型的模糊神经网络 | 第43-48页 |
| ·T-S 模型 | 第43-44页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第44-46页 |
| ·学习算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 煤矿井下探测机器人的结构设计与控制体系 | 第49-68页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·机器人的结构设计 | 第49-54页 |
| ·煤矿井下探测机器人的特殊性 | 第49页 |
| ·对煤矿探测机器人的要求 | 第49-50页 |
| ·煤矿井下探测机器人的结构 | 第50-51页 |
| ·机器人的车体结构 | 第51-54页 |
| ·机器人系统控制体系结构 | 第54-57页 |
| ·机器人体系结构介绍 | 第55-57页 |
| ·控制体系结构设计 | 第57页 |
| ·系统的软硬件设计与实现 | 第57-66页 |
| ·机器人的路径规划和运动控制 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 多传感器信息融合技术在煤矿井下探测机器人避障中的应用 | 第68-89页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·机器人的导航 | 第68-70页 |
| ·机器人的视觉导航 | 第69页 |
| ·基于多传感器信息融合方法的导航 | 第69-70页 |
| ·组合式导航 | 第70页 |
| ·多传感器信息融合技术在煤矿井下探测机器人避障中的应用 | 第70-74页 |
| ·煤矿井下探测机器人测距系统设计 | 第71-72页 |
| ·煤矿井下探测机器人的避障策略 | 第72-73页 |
| ·机器人的物理模型 | 第73-74页 |
| ·数据分类与融合 | 第74-88页 |
| ·用于机器人避障的模糊神经网络的信息融合方法 | 第75-77页 |
| ·输入输出变量的确定 | 第77-78页 |
| ·仿真研究 | 第78-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| ·研究总结 | 第89页 |
| ·工作展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第97页 |