| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·研究现状与发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 移动机器人建模 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·两轮差动驱动移动机器人的结构模型 | 第15-16页 |
| ·两轮差动驱动移动机器人的驱动和转向控制系统模型 | 第16页 |
| ·两轮差动驱动移动机器人的动力学模型 | 第16-18页 |
| ·MT-U 移动机器人的系统结构 | 第18-22页 |
| ·传感器部分 | 第18-20页 |
| ·执行部分 | 第20页 |
| ·动力与驱动部分 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 移动机器人的导航控制 | 第23-30页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·信息融合基础 | 第23-26页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第24页 |
| ·信息融合技术在移动机器人领域中的应用和发展 | 第24-26页 |
| ·移动机器人的全局导航控制 | 第26-28页 |
| ·移动机器人的局部导航控制 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于Mamdani 模糊逻辑模型的移动机器人导航控制 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·模糊集理论基础 | 第30-32页 |
| ·Mamdani 型模糊逻辑控制的基本原理 | 第32-34页 |
| ·模糊化 | 第32-33页 |
| ·模糊规则库 | 第33页 |
| ·推理算法 | 第33-34页 |
| ·去模糊化 | 第34页 |
| ·小结 | 第34页 |
| ·基于Mamdani 型模糊逻辑模型的移动机器人导航控制 | 第34-38页 |
| ·变量的定义 | 第35-36页 |
| ·建立模糊控制规则表 | 第36-37页 |
| ·模糊推理控制器的设计 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于Takagi-Sugeno 模糊逻辑模型的移动机器人导航控制 | 第39-47页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·Takagi-Sugeno 模糊逻辑简介 | 第39-40页 |
| ·传感器信息权重的确定 | 第40-43页 |
| ·粗糙集简介 | 第40页 |
| ·利用粗糙集理论的属性约简 | 第40-41页 |
| ·粗糙集理论的基本定义 | 第41-42页 |
| ·基于粗糙集理论的传感器信息权重的确定 | 第42-43页 |
| ·建立Takagi-Sugeno 模糊控制规则表 | 第43-44页 |
| ·模糊推理控制器的设计 | 第44-45页 |
| ·对比结果与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 移动机器人导航控制的实现 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·移动机器人平台的实现 | 第47-49页 |
| ·实验环境的设计 | 第49-50页 |
| ·传感器初始化与动力部分设计 | 第50-55页 |
| ·输出转角与电机控制量的关系 | 第50-51页 |
| ·灰度传感器控制程序设计 | 第51-52页 |
| ·远红外传感器初始化 | 第52-55页 |
| ·控制程序的设计 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64-65页 |
