基于云的服务机器人语义地图构建研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 语义地图构建技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 云机器人技术 | 第14-16页 |
| 1.2.3 本体建模与推理技术 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于云的环境语义获取框架设计 | 第20-28页 |
| 2.1 语义获取框架的总体设计 | 第20-21页 |
| 2.2 云平台的搭建与部署 | 第21-26页 |
| 2.3 语义获取框架的任务执行 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于环境语义获取框架的样本库方案 | 第28-44页 |
| 3.1 样本库构建流程 | 第28-29页 |
| 3.2 子语义库的形成 | 第29-33页 |
| 3.2.1 语义信息获取 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于SVM的语义分类 | 第31-33页 |
| 3.3 CVFH特征库的形成 | 第33-40页 |
| 3.3.1 PCL点云获取与滤波 | 第33-35页 |
| 3.3.2 PCL点云分割 | 第35-38页 |
| 3.3.3 CVFH特征提取 | 第38-40页 |
| 3.4 相关实验 | 第40-42页 |
| 3.4.1 基于SVM的分类实验 | 第40-41页 |
| 3.4.2 样本库查询对比实验 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 环境本体知识库的构建 | 第44-60页 |
| 4.1 环境语义的本体定义 | 第44-49页 |
| 4.1.1 本体的基本概念 | 第44-45页 |
| 4.1.2 本体的层次定义 | 第45-49页 |
| 4.2 环境语义的本体建模 | 第49-52页 |
| 4.2.1 本体描述语言 | 第49页 |
| 4.2.2 本体开发工具 | 第49-50页 |
| 4.2.3 本体建模的实现 | 第50-52页 |
| 4.3 环境语义的本体推理 | 第52-56页 |
| 4.3.1 本体推理方法 | 第52-53页 |
| 4.3.2 本体推理机 | 第53-55页 |
| 4.3.3 本体规则与推理 | 第55-56页 |
| 4.4 相关实验 | 第56-59页 |
| 4.4.1 基于本体知识库的查询实验 | 第56-57页 |
| 4.4.2 基于JXML2OWL的实例添加实验 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于环境语义获取框架的语义地图构建 | 第60-74页 |
| 5.1 结构化环境信息获取 | 第60-63页 |
| 5.1.1 二维栅格地图构建 | 第60-61页 |
| 5.1.2 自定位实现方法 | 第61-63页 |
| 5.2 语义地图构建 | 第63-65页 |
| 5.3 物品标识归属关系 | 第65-69页 |
| 5.3.1 PCL点云数据格式 | 第65-66页 |
| 5.3.2 标识归属物品的选取 | 第66-67页 |
| 5.3.3 标识归属物品位置关系 | 第67-69页 |
| 5.4 基于语义地图的任务实现 | 第69-70页 |
| 5.5 相关实验 | 第70-73页 |
| 5.5.1 基于语义-CVFH样本库的物品识别 | 第70-72页 |
| 5.5.2 语义地图构建实验 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文的主要研究结果 | 第74-75页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 硕士期间发表的论文和科研成果 | 第84页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第84-85页 |
| 附件 | 第85页 |
