| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-30页 |
| ·课题的背景、来源和意义 | 第13-14页 |
| ·信息融合技术研究概述 | 第14-23页 |
| ·不完善多源信息融合研究现状 | 第23-26页 |
| ·信息融合技术在移动机器人的栅格地图创建和定位应用概述 | 第26-28页 |
| ·本论文的主要工作 | 第28-30页 |
| 2 不完善信息融合理论基础 | 第30-52页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·Dempster-Shafer 证据推理（DST） | 第30-35页 |
| ·DSmT 理论 | 第35-46页 |
| ·基于折扣理论的异类或同类非可靠多源信息融合 | 第46页 |
| ·中智理论 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 3 信息的不精确定量融合 | 第52-72页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·不精确信息的经典融合 | 第53-60页 |
| ·模糊框架下的不精确信息融合 | 第60-63页 |
| ·中智框架下的不精确信息融合 | 第63-66页 |
| ·仿真比较与分析 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 4 信息的不确定定性融合 | 第72-93页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·q 运算法则 | 第73-75页 |
| ·q 算子的扩展和改进 | 第75-78页 |
| ·细化定性语义标签 | 第78-83页 |
| ·EQB 语义标签组合规则 | 第83-84页 |
| ·定性融合举例及应用 | 第84-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 5 基于不一致信息的证据支持贴近度 | 第93-116页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·融合理论框架的统一 | 第94-98页 |
| ·证据支持贴近度(ESMS) | 第98-100页 |
| ·ESMS 函数 | 第100-114页 |
| ·ESMS 函数性能比较 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 6 不完善信息的广义融合机 | 第116-134页 |
| ·引言 | 第116-117页 |
| ·广义融合机一般原理 | 第117-118页 |
| ·广义融合机的组成 | 第118-129页 |
| ·广义融合举例及仿真 | 第129-132页 |
| ·本章小结 | 第132-134页 |
| 7 不完善信息融合技术在移动机器人地图创建中的应用 | 第134-161页 |
| ·引言 | 第134-135页 |
| ·Sonar 测距分析 | 第135-137页 |
| ·一种简单广义融合机 | 第137-139页 |
| ·栅格地图中声纳不确定性建模 | 第139-142页 |
| ·限制传播算法 | 第142-143页 |
| ·基于快速 Hough 变换自定位 | 第143-146页 |
| ·其它融合算法 | 第146-152页 |
| ·试验结果与分析 | 第152-160页 |
| ·本章小结 | 第160-161页 |
| 8 移动机器人智能感知融合系统 | 第161-173页 |
| ·Pioneer II 移动机器人介绍 | 第161-163页 |
| ·智能感知融合系统介绍 | 第163-169页 |
| ·智能感知融合系统的实现 | 第169-172页 |
| ·本章小结 | 第172-173页 |
| 9 总结与展望 | 第173-177页 |
| ·全文总结 | 第173-174页 |
| ·进一步研究工作与展望 | 第174-177页 |
| 致谢 | 第177-178页 |
| 参考文献 | 第178-191页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文和出版物目录 | 第191-194页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第194页 |
