基于NAO多机器人队形保持技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-16页 |
| 1.2.1 多机器人系统研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 队形保持研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 国内外现状分析 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章NAO机器人目标识别与定位 | 第18-31页 |
| 2.1 颜色空间 | 第18-20页 |
| 2.2 图像预处理 | 第20-21页 |
| 2.2.1 图像分割 | 第20页 |
| 2.2.2 噪声处理 | 第20页 |
| 2.2.3 颜色阈值的确定 | 第20-21页 |
| 2.3 NAO的目标识别 | 第21-22页 |
| 2.4 NAO的目标定位 | 第22-27页 |
| 2.4.1 坐标系空间 | 第22-25页 |
| 2.4.2 单目视觉的定位模型 | 第25-27页 |
| 2.5 定位实验 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 多机器人队形形成方法研究 | 第31-42页 |
| 3.1 队形形成问题 | 第31-33页 |
| 3.1.1 队形介绍 | 第31页 |
| 3.1.2 参考点的选取 | 第31-33页 |
| 3.2 典型的编队方法 | 第33-34页 |
| 3.2.1 基于行为法 | 第33页 |
| 3.2.2 领航跟随者法 | 第33页 |
| 3.2.3 虚拟结构法 | 第33-34页 |
| 3.2.4 人工势场法 | 第34页 |
| 3.3 基于l-φ 的领航跟随者位置控制编队算法 | 第34-35页 |
| 3.4 基于领航跟随者多级编队方法 | 第35-37页 |
| 3.4.1 方法的主要思想 | 第35-36页 |
| 3.4.2 方法的具体描述 | 第36-37页 |
| 3.5 实验验证 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于行为分解的队形控制方法 | 第42-57页 |
| 4.1 队形控制中单个NAO的控制模块 | 第42-43页 |
| 4.1.1 定位模块 | 第42页 |
| 4.1.2 通信模块 | 第42-43页 |
| 4.1.3 运动控制模块 | 第43页 |
| 4.2 基于NAO队形控制的子行为设计 | 第43-47页 |
| 4.2.1 走向目标行为 | 第43-44页 |
| 4.2.2 避障行为 | 第44-45页 |
| 4.2.3 沿边行走 | 第45-46页 |
| 4.2.4 恢复队形行为 | 第46-47页 |
| 4.3 队形控制过程中的行为选择机制 | 第47-48页 |
| 4.4 队形控制实验 | 第48-55页 |
| 4.4.1 向目标行走实验 | 第49-50页 |
| 4.4.2 单机器人避障实验 | 第50-52页 |
| 4.4.3 队形控制实验 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
