轮式移动机器人的避障与导航
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 轮式移动机器人研究历史及现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 轮式移动机器人发展历史 | 第9-10页 |
| 1.2.2 移动机器人主要研究方向 | 第10-11页 |
| 1.2.3 面向现实环境的轮式移动机器人 | 第11-14页 |
| 1.2.4 机器人避障与导航方法相关研究 | 第14-15页 |
| 1.3 课题的研究目的及意义 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 轮式移动机器人的平台搭建 | 第18-31页 |
| 2.1 移动机器人平台的组成 | 第19-20页 |
| 2.2 移动机器人应用的传感器 | 第20-23页 |
| 2.2.1 主动传感器 | 第20页 |
| 2.2.2 被动传感器 | 第20-21页 |
| 2.2.3 激光测距仪 | 第21-23页 |
| 2.3 基于机器人操作系统的软件开发 | 第23-29页 |
| 2.3.1 机器人操作系统的文件系统 | 第24-25页 |
| 2.3.2 机器人操作系统的功能模块架构 | 第25-26页 |
| 2.3.3 机器人操作系统的坐标系 | 第26-27页 |
| 2.3.4 机器人操作系统的调试方法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于角度势场法的避障与实验研究 | 第31-45页 |
| 3.1 角度势场法 | 第31-38页 |
| 3.1.1 轮式移动机器人模型与坐标系 | 第31-34页 |
| 3.1.2 障碍物产生的阻力 | 第34-37页 |
| 3.1.3 目标点产生的引力 | 第37-38页 |
| 3.2 通行函数 | 第38-39页 |
| 3.3 决策输出 | 第39-41页 |
| 3.4 移动机器人避障实验研究 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于极限强化学习机的智能导航与实验研究 | 第45-59页 |
| 4.1 强化学习在机器人导航上的发展和应用 | 第46-47页 |
| 4.2 极限学习机分类激光雷达数据 | 第47-51页 |
| 4.2.1 极限学习机 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于激光雷达数据的场景分类 | 第49-50页 |
| 4.2.3 场景定位实验研究 | 第50-51页 |
| 4.3 极限强化学习机 | 第51-55页 |
| 4.4 基于极限强化学习的导航实验研究 | 第55-58页 |
| 4.4.1 激光雷达数据采集 | 第55-56页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-61页 |
| 5.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 5.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
