| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 轮式机器人运动控制研究的现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 轮式移动机器人避障研究的方向 | 第10-12页 |
| 1.2.2 移动机器人视觉伺服研究的现状 | 第12-13页 |
| 1.3 机器视觉信息采集研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.5 本文内容介绍与结构 | 第15-17页 |
| 第二章 轮式移动机器人模型分析与实验平台介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 非完整系统与完整系统概述 | 第17-20页 |
| 2.3 轮式移动机器人建模 | 第20-21页 |
| 2.4 实验平台介绍 | 第21-25页 |
| 2.4.1 IN-R基本配置功能模块 | 第22页 |
| 2.4.2 IN-R运动控制模块及避障测距模块 | 第22-25页 |
| 第三章 视觉定位系统分析 | 第25-43页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 针孔摄像机模型及其内外参数 | 第25-27页 |
| 3.3 角点检测 | 第27-28页 |
| 3.4 摄像机标定 | 第28-31页 |
| 3.5 棋盘格检测及角点偏移判断条件 | 第31-35页 |
| 3.5.1 棋盘格检测原理 | 第31-34页 |
| 3.5.2 角点偏移判断条件 | 第34-35页 |
| 3.6 2D三焦点张量 | 第35-39页 |
| 3.6.1 视觉场景中摄像机的坐标系关系 | 第36-37页 |
| 3.6.2 视觉系统测取的信息分析 | 第37页 |
| 3.6.3 三焦点张量矩阵的推导 | 第37-38页 |
| 3.6.4 估计机器人的位姿信息 | 第38-39页 |
| 3.7 实验摄像机介绍 | 第39-40页 |
| 3.8 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 基于Lyapunov稳定函数的避障研究 | 第43-53页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 Lyapunov稳定函数镇定控制器 | 第43-46页 |
| 4.3 避障方法设计 | 第46-49页 |
| 4.3.1 障碍物检测及避障启动条件 | 第46-47页 |
| 4.3.2 避障时的运动控制 | 第47-49页 |
| 4.4 仿真验证 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 针对不同定位方式的镇定控制的鲁棒性改进 | 第53-61页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 码盘定位时的鲁棒控制器设计 | 第53-55页 |
| 5.2.1 含未知扰动的WMR运动学模型 | 第53-54页 |
| 5.2.2 滑模稳定控制器设计 | 第54-55页 |
| 5.3 视觉定位时的鲁棒控制器设计 | 第55-57页 |
| 5.3.1 视觉估计的含未知扰动的WMR运动学模型 | 第55-56页 |
| 5.3.2 滑模自适应控制器设计 | 第56-57页 |
| 5.4 实验分析与验证 | 第57-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 基于视觉定位的WMR避障研究 | 第61-69页 |
| 6.1 引言 | 第61页 |
| 6.2 不存在视觉定位丢失时的避障 | 第61-63页 |
| 6.2.1 避障方法描述 | 第61-62页 |
| 6.2.2 实验验证 | 第62-63页 |
| 6.3 存在视觉定位丢失时的避障 | 第63-68页 |
| 6.3.1 避障方法描述 | 第63-66页 |
| 6.3.2 实验验证 | 第66-68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |