| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| 1．1 移动机器人国内外的研究历史与现状 | 第10-14页 |
| 1．1．1 移动机器人的研究历史 | 第10-11页 |
| 1．1．2 移动机器人研究的国际现状 | 第11-13页 |
| 1．1．3 移动机器人研究的国内现状 | 第13-14页 |
| 1．2 论文的课题来源与研究内容 | 第14页 |
| 1．3 智能系统的体系结构 | 第14-18页 |
| 1．3．1 递阶式体系结构 | 第15页 |
| 1．3．2 反应式体系结构 | 第15-17页 |
| 1．3．3 慎思／反应复合式体系结构 | 第17页 |
| 1．3．4 智能系统的实现途径 | 第17-18页 |
| 1．4 移动机器人空间知识表示方法 | 第18-21页 |
| 1．4．1 空间知识表示的分类 | 第19-20页 |
| 1．4．2 未知环境下空间知识表示的特点 | 第20-21页 |
| 1．5 论文研究的关键问题与章节安排 | 第21-23页 |
| 1．5．1 关键问题与研究思路 | 第21-22页 |
| 1．5．2 论文章节的安排 | 第22-23页 |
| 第二章 移动机器人及其控制系统体系结构 | 第23-40页 |
| 2．1 移动机构与传感器系统 | 第23-27页 |
| 2．1．1 移动机器人的移动机构 | 第23-24页 |
| 2．1．2 航迹推测传感器系统 | 第24-26页 |
| 2．1．3 环境感知传感器系统 | 第26-27页 |
| 2．2 控制系统硬件设计 | 第27-31页 |
| 2．2．1 车载分布式控制系统结构 | 第27-29页 |
| 2．2．2 通讯与监控系统 | 第29-30页 |
| 2．2．3 基于网络的开放式实验平台 | 第30页 |
| 2．2．4 总体性能指标 | 第30-31页 |
| 2．3 控制系统软件体系结构设计 | 第31-39页 |
| 2．3．1 智能系统复合式体系结构分析 | 第31-32页 |
| 2．3．2 基于空间知识表示的体系结构分层方法 | 第32-35页 |
| 2．3．3 软件艾真体的功能设计 | 第35-37页 |
| 2．3．4 分层次协作控制的实现 | 第37-39页 |
| 2．4 本章小节 | 第39-40页 |
| 第三章 移动机器人的运动学模型与路径跟踪控制 | 第40-56页 |
| 3．1 轮式移动机器人的运动学模型 | 第40-42页 |
| 3．2 移动机器人路径跟踪控制律设计 | 第42-46页 |
| 3．2．1 路径跟踪问题的描述 | 第43-44页 |
| 3．2．2 基于Backstepping的跟踪控制律设计 | 第44-46页 |
| 3．3 基于模糊滑模变结构的控制器综合 | 第46-49页 |
| 3．3．1 滑模变结构控制器的设计 | 第47页 |
| 3．3．2 控制器的综合 | 第47-49页 |
| 3．4 跟踪控制实验结果与分析 | 第49-55页 |
| 3．4．1 AmigoBot的实验效果 | 第49-51页 |
| 3．4．2 IMR01的跟踪控制 | 第51-55页 |
| 3．5 本章小节 | 第55-56页 |
| 第四章 移动机器人复合导航策略设计 | 第56-81页 |
| 4．1 移动机器人的局部规划策略 | 第56-66页 |
| 4．1．1 局部规划方法概述 | 第56-58页 |
| 4．1．2 基于模拟退火的扰动规则设计 | 第58-63页 |
| 4．1．3 局部规划程序设计 | 第63-64页 |
| 4．1．4 局部规划仿真实验 | 第64-66页 |
| 4．2 移动机器人的慎思规划策略设计 | 第66-71页 |
| 4．2．1 D~*规划的原理 | 第67-68页 |
| 4．2．2 逆向D~*算法的设计 | 第68-70页 |
| 4．2．3 慎思式规划的仿真实验 | 第70-71页 |
| 4．3 基于激光雷达感知信息的复合导航 | 第71-76页 |
| 4．3．1 反射式行为设计 | 第71-72页 |
| 4．3．2 反应式行为设计 | 第72-74页 |
| 4．3．3 移动机器人的运动控制 | 第74-75页 |
| 4．3．4 复合导航的实现 | 第75-76页 |
| 4．4 实验结果分析 | 第76-80页 |
| 4．4．1 反应式导航实验 | 第76-77页 |
| 4．4．2 慎思式规划实验 | 第77-79页 |
| 4．4．3 复合导航实验 | 第79-80页 |
| 4．5 本章小节 | 第80-81页 |
| 第五章 基于激光测距的3-D感知系统设计与实现 | 第81-102页 |
| 5．1 激光雷达的原理与性能分析 | 第81-88页 |
| 5．1．1 激光雷达的工作原理 | 第81-82页 |
| 5．1．2 激光雷达LMS291的性能 | 第82-83页 |
| 5．1．3 测距性能试验与分析 | 第83-88页 |
| 5．2 激光雷达感知系统设计 | 第88-93页 |
| 5．2．1 系统结构 | 第88-89页 |
| 5．2．2 通讯接口设计 | 第89-90页 |
| 5．2．3 测距数据的3-D变换 | 第90-93页 |
| 5．3 激光雷达干扰源分析与滤波器设计 | 第93-98页 |
| 5．3．1 激光雷达干扰源分析 | 第93-95页 |
| 5．3．2 动态自适应滤波器设计 | 第95-98页 |
| 5．3．3 高度图的平滑滤波 | 第98页 |
| 5．4 非结构化环境下的障碍检测与实验结果 | 第98-101页 |
| 5．4．1 非结构化环境的地形分析 | 第98-99页 |
| 5．4．2 3-D环境重建实验结果 | 第99-100页 |
| 5．4．3 非结构化环境中的障碍检测实验 | 第100-101页 |
| 5．5 本章小节 | 第101-102页 |
| 第六章 基于近似Voronoi图的环境建模与规划 | 第102-123页 |
| 6．1 移动机器人运行环境的空间表示方法 | 第102-105页 |
| 6．1．1 人与动物的空间认知 | 第102-103页 |
| 6．1．2 空间知识表示方法的分类 | 第103-105页 |
| 6．1．3 移动机器人的分层次空间知识表示 | 第105页 |
| 6．2 Voronoi图的介绍 | 第105-107页 |
| 6．3 近似Voronoi边界网络(AVBN)建模方法 | 第107-112页 |
| 6．3．1 AVBN的有关定义 | 第107-108页 |
| 6．3．2 AVBN模型的建立步骤 | 第108-110页 |
| 6．3．3 非凸集障碍环境下的连通性 | 第110-111页 |
| 6．3．4 基于AVBN的增量建模 | 第111-112页 |
| 6．4 基于AVBN模型与GAs的全局规划 | 第112-120页 |
| 6．4．1 基于 Elitist 竞争机制的 GAs 规则设计 | 第114-117页 |
| 6．4．2 紧缩算法优化网络路径 | 第117-118页 |
| 6．4．3 Elitist竞争机制与随机配对机制的比较分析 | 第118-119页 |
| 6．4．4 算法复杂度分析 | 第119-120页 |
| 6．5 仿真与实验 | 第120-121页 |
| 6．6 本章小结 | 第121-123页 |
| 第七章 总结与展望 | 第123-126页 |
| 7．1 本论文工作总结 | 第123-124页 |
| 7．2 进一步的研究方向 | 第124-125页 |
| 7．3 结束语 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 攻读博士期间完成的学术论文和科研工作 | 第138-139页 |
