论文目录
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 国内外相关领域研究现状
1.2.1 人体的信息获取
1.2.2 轮式移动机器人定位技术
1.2.3 移动机器人路径规划技术
1.3 论文主要研究内容
1.3.1 课题研究的来源
1.3.2 研究内容
1.3.3 文章结构
第二章 基于视觉的人体信息获取
2.1 引言
2.2 人体检测及各关节点信息获取
2.3 基于核直方图和贝叶斯统计估计静态人体头部方位
2.3.1 建立头部特征正方形区域
2.3.2 基于核直方图描述头部特征
2.3.3 基于贝叶斯统计估计头部方位
2.3.4 实验及分析
2.4 基于粒子滤波估计动态人体运动信息
2.4.1 人体运动状态的系统建模
2.4.2 基于PF和EPF的人体运动信息估计
2.4.3 实验及分析
2.5 本章小结
第三章 移动机器人里程计系统参数的校正方法
3.1 引言
3.2 里程计系统运动模型分析
3.3 里程计系统误差分析
3.3.1 系统误差来源分析及UMBmark实验概述
3.3.2 新的里程计系统误差模型
3.3.3 系统误差对直线运动的影响
3.3.4 系统误差对旋转运动的影响
3.4 里程计系统参数的校正方法
3.4.1 直线运动实验分析
3.4.2 旋转运动实验分析
3.4.3 里程计系统参数的计算
3.5 里程计系统参数校正的实验及分析
3.5.1 实验步骤
3.5.2 实验结果及分析
3.6 本章小结
第四章 基于多传感器信息融合的移动机器人定位导航
4.1 引言
4.2 预设路径上移动机器人的定位导航架构
4.3 存在的问题分析
4.4 基于自适应神经模糊推理系统的电子罗盘校正
4.4.1 自适应神经模糊推理系统
4.4.2 校正电子罗盘的方向角
4.4.3 移动机器人运动方向角求解
4.5 基于AEKF算法的定位导航
4.5.1 基于AEKF算法融合里程计与电子罗盘数据
4.5.2 基于模糊算法确定AEKF算法中的参数k
4.6 本章小结
第五章 社会环境的基于社会交互空间的移动机器人路径规划
5.1 引言
5.2 社会交互空间模型的建立
5.2.1 不对称高斯公式
5.2.2 单个人的社会交互空间模型建立
5.2.3 人群的社会交互空间模型建立
5.3 基于社会交互空间和A*算法的路径规划
5.3.1 A*算法
5.3.2 融入社会交互空间的A*算法
5.4 仿真与实验分析
5.4.1 几种情景的仿真
5.5 本章小节
第六章 移动机器人应用场景的验证实验
6.1 引言
6.2 实验平台
6.2.1 机器人控制系统
6.2.2 机器人传感系统
6.3 基于AEKF融合里程计和电子罗盘数据的实验
6.3.1 只有里程计的机器人导航实验
6.3.2 里程计与电子罗盘数据融合的机器人导航实验
6.3.3 两种实验结果的对比结论
6.4 基于几种不同情景的综合实验
6.5 本章小结
结论
1 主要工作
2 创新点
3 研究展望
参数文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
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