| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·引言 | 第9-12页 |
| ·自主移动机器人概况 | 第9-10页 |
| ·巡逻机器人概况 | 第10-12页 |
| ·粗糙集理论综述 | 第12-14页 |
| ·粗集理论的基本特征 | 第12页 |
| ·粗集理论的发展与应用 | 第12-14页 |
| ·课题研究的内容和意义 | 第14-16页 |
| ·基于粗糙集和多重决策表的行为决策系统概述 | 第16-17页 |
| ·论文研究的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基于粗糙集的决策理论综述 | 第18-24页 |
| ·等价关系 | 第18-19页 |
| ·粗糙集理论中的基本概念 | 第19-20页 |
| ·信息系统的属性特征 | 第20-21页 |
| ·决策信息系统及约简 | 第21-22页 |
| ·基于粗糙集理论的知识获取方法 | 第22-24页 |
| 第三章 巡逻机器人的环境建模和道路检测算法 | 第24-31页 |
| ·巡逻机器人运行环境 | 第24页 |
| ·巡逻机器人环境建模 | 第24-26页 |
| ·基于粗糙集理论的非结构化道路检测算法 | 第26-31页 |
| ·非结构化道路特征和假设 | 第26页 |
| ·道路特征的知识获取 | 第26-27页 |
| ·道路区域检测决策系统 | 第27-28页 |
| ·基于粗糙集理论的道路检测算法设计 | 第28-29页 |
| ·实验结果和分析 | 第29-31页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的行为决策系统 | 第31-65页 |
| ·基于行为的任务控制体系结构 | 第31-36页 |
| ·基于多重决策表的行为决策模型 | 第36-41页 |
| ·行为决策系统模型 | 第36-37页 |
| ·基于粗糙集的决策知识获取方法 | 第37-41页 |
| ·巡逻机器人任务分解 | 第41-43页 |
| ·巡逻机器人主要功能描述 | 第41页 |
| ·巡逻机器人任务分析和分解 | 第41-43页 |
| ·巡逻机器人行为分析 | 第43-45页 |
| ·基于有限状态粗糙集方法的动态多目标监控行为实现方法 | 第45-50页 |
| ·动态多目标监控行为描述 | 第45页 |
| ·多目标监控基本模型 | 第45-47页 |
| ·基于粗集的目标监控策略获取 | 第47-50页 |
| ·巡逻任务中的导航行为决策 | 第50-56页 |
| ·巡逻机器人导航行为决策问题描述 | 第50页 |
| ·路段巡逻的导航状态装换模型 | 第50-51页 |
| ·基于有限状态粗糙集方法的导航决策知识获取 | 第51-56页 |
| ·行为决策系统的软件设计和实现 | 第56-60页 |
| ·巡逻机器人总体结构 | 第56-57页 |
| ·巡逻机器人的软件系统结构 | 第57-58页 |
| ·行为决策模块的软件实现 | 第58-60页 |
| ·实验结果和分析 | 第60-65页 |
| ·基于知识库的目标监控模拟实验 | 第60-62页 |
| ·基于知识库的导航行为决策试验 | 第62-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |