| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 什么是机器人 | 第11-13页 |
| 1.2 服务机器人研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 服务机器人关键技术 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 本文研究工作的意义 | 第18-21页 |
| 第2章 人工智能：机器人的思维 | 第21-27页 |
| 2.1 人工智能的哲学肇始 | 第21-22页 |
| 2.2 人工智能的诞生 | 第22-23页 |
| 2.3 人工智能并非智能 | 第23-24页 |
| 2.4 人工智能机器人的范式 | 第24-27页 |
| 第3章 分级范式 | 第27-37页 |
| 3.1 分级范式的特点 | 第27-28页 |
| 3.2 分级范式的典范：STRIPS | 第28-31页 |
| 3.3 分级范式的环境模型 | 第31-35页 |
| 3.4 封闭的环境假设和框架问题 | 第35-37页 |
| 第4章 反应范式 | 第37-43页 |
| 4.1 反应范式对分级范式的改进 | 第37-39页 |
| 4.2 反应范式的特征 | 第39-40页 |
| 4.3 反应式行为的特征 | 第40-41页 |
| 4.4 行为编程的优点 | 第41-43页 |
| 第5章 慎思/反应混合范式 | 第43-49页 |
| 5.1 混合范式概述 | 第43-44页 |
| 5.2 混合范式的属性 | 第44-46页 |
| 5.3 面向对象模型的机器人架构 | 第46-47页 |
| 5.4 Saphira | 第47-49页 |
| 第6章 学习范式 | 第49-55页 |
| 6.1 机器人学习的必要性 | 第49-51页 |
| 6.2 机器人学习面对的问题 | 第51-52页 |
| 6.3 示教学习问题的描述 | 第52-53页 |
| 6.4 机器人任务的自然示教法 | 第53-55页 |
| 第7章 系统设计 | 第55-67页 |
| 7.1 设计与功能目标 | 第55-58页 |
| 7.1.1 感知与认知 | 第56-57页 |
| 7.1.2 规划 | 第57-58页 |
| 7.1.3 动作与行为 | 第58页 |
| 7.2 物理架构 | 第58-59页 |
| 7.3 软件架构 | 第59-67页 |
| 7.3.1 机器人开发平台及其必要性 | 第60-61页 |
| 7.3.2 分布式机器人API：Player | 第61-67页 |
| 第8章 系统内部设计 | 第67-93页 |
| 8.1 系统功能实现综述 | 第67-68页 |
| 8.2 环境模型 | 第68-70页 |
| 8.3 规划单元的实现 | 第70-81页 |
| 8.3.1 动作与任务 | 第71-76页 |
| 8.3.2 任务的产生机制 | 第76-81页 |
| 8.4 感知的实现 | 第81-88页 |
| 8.4.1 基于人脸识别的用户身份 | 第83-85页 |
| 8.4.2 语音识别 | 第85页 |
| 8.4.3 环境障碍感知 | 第85-87页 |
| 8.4.4 空间定位 | 第87-88页 |
| 8.5 动作与任务的执行 | 第88-89页 |
| 8.6 记忆的实现 | 第89-93页 |
| 第9章 虚拟机器人仿真实验 | 第93-103页 |
| 9.1 仿真平台Stage | 第93页 |
| 9.2 仿真空间和虚拟机器人建模 | 第93-103页 |
| 9.2.1 仿真环境搭建：school.world | 第93-96页 |
| 9.2.2 固定路线行走 | 第96-99页 |
| 9.2.3 声纳辅助的非固定路线巡航 | 第99-103页 |
| 第10章 总结与展望 | 第103-107页 |
| 10.1 本文工作的总结 | 第103-104页 |
| 10.2 智能机器人的展望 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 致谢 | 第113页 |