| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 缩略词注释表 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第18-20页 |
| 1.2 家庭服务机器人定位导航技术研究现状 | 第20-29页 |
| 1.2.1 室内环境下人的检测、定位与跟踪 | 第21-24页 |
| 1.2.2 家庭服务机器人定位方法 | 第24-26页 |
| 1.2.3 家庭环境下的路径规划与避碰方案 | 第26-28页 |
| 1.2.4 问题分析与研究思路 | 第28-29页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与章节安排 | 第29-34页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第29-31页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第31-34页 |
| 第二章 家庭环境下的人体检测、定位与跟踪 | 第34-56页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 基于分布式激光雷达协助感知的人体检测与跟踪 | 第35-44页 |
| 2.2.1 激光雷达观测模型 | 第36-37页 |
| 2.2.2 环境背景消除 | 第37-38页 |
| 2.2.3 数据同步与融合 | 第38页 |
| 2.2.4 基于ICP算法的轮廓模型匹配 | 第38-41页 |
| 2.2.5 目标关联 | 第41-42页 |
| 2.2.6 实验结果及讨论 | 第42-44页 |
| 2.3 融合视觉信息的目标检测与跟踪 | 第44-55页 |
| 2.3.1 目标的视觉特征表示 | 第45-49页 |
| 2.3.2 目标相似性度量 | 第49-51页 |
| 2.3.3 颜色与边缘特征的融合 | 第51-52页 |
| 2.3.4 融合视觉信息的粒子滤波目标跟踪 | 第52-53页 |
| 2.3.5 实验结果及讨论 | 第53-55页 |
| 2.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 家庭环境下基于场景识别的服务机器人位姿估计 | 第56-78页 |
| 3.1 引言 | 第56-57页 |
| 3.2 基于场景识别的机器人位姿估计整体方案 | 第57-58页 |
| 3.3 基于图像检索的场景识别 | 第58-66页 |
| 3.3.1 特征检测 | 第59-60页 |
| 3.3.2 视觉词典的建立 | 第60-61页 |
| 3.3.3 基于特征向量的图像表示 | 第61页 |
| 3.3.4 图像相似性度量 | 第61-62页 |
| 3.3.5 几何一致性检查 | 第62页 |
| 3.3.6 基于对极几何的场景识别 | 第62-64页 |
| 3.3.7 实验结果及讨论 | 第64-66页 |
| 3.4 融合Monte Carlo方法的服务机器人位姿估计 | 第66-75页 |
| 3.4.1 Monte Carlo定位原理 | 第66-67页 |
| 3.4.2 基于粒子状态监控的服务机器人位姿估计 | 第67-70页 |
| 3.4.3 实验结果及讨论 | 第70-75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-78页 |
| 第四章 家庭环境下基于人的行走轨迹的服务机器人导航 | 第78-96页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 行走轨迹聚类 | 第79-87页 |
| 4.2.1 关键点提取 | 第80-84页 |
| 4.2.2 轨迹描述 | 第84-85页 |
| 4.2.3 轨迹相似性度量 | 第85-86页 |
| 4.2.4 轨迹分类 | 第86-87页 |
| 4.3 基于RRT-Connect算法的路径规划 | 第87-93页 |
| 4.3.1 RRT-Connect算法描述 | 第88-91页 |
| 4.3.2 改进的RRT-Connect路径规划算法 | 第91-93页 |
| 4.4 实验结果及讨论 | 第93-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 基于行人运动模式分析的服务机器人导航与控制 | 第96-114页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 基于观测序列的行人运动模式预测 | 第97-99页 |
| 5.2.1 轨迹标准化 | 第97页 |
| 5.2.2 运动模式表达 | 第97-99页 |
| 5.2.3 运动模式预测 | 第99页 |
| 5.3 与人共融的多约束运动规划 | 第99-102页 |
| 5.3.1 行人预测避让 | 第100页 |
| 5.3.2 不侵犯个人空间 | 第100-101页 |
| 5.3.3 遵守靠向行走习惯 | 第101-102页 |
| 5.3.4 基于代价栅格的多约束运动规划 | 第102页 |
| 5.4 基于感知-慎思-反射复合行为的避让方法 | 第102-110页 |
| 5.4.1 基于多层感知模型的避让方案整体设计 | 第103-104页 |
| 5.4.2 可通行方向选取 | 第104-105页 |
| 5.4.3 基于多层感知模型的运动控制实现 | 第105-110页 |
| 5.5 实验结果及讨论 | 第110-113页 |
| 5.6 本章小结 | 第113-114页 |
| 第六章 总结与展望 | 第114-116页 |
| 6.1 总结 | 第114-115页 |
| 6.2 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第129-130页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第130-131页 |
| 附件1 | 第131-162页 |
| 附件2 | 第162页 |
