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基于多NAO机器人的路径规划与搬运研究
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基于多NAO机器人的路径规划与搬运研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-14页
1.1 课题的研究背景和意义
第9-10页
1.2 国内外研究现状
第10-12页
1.2.1 路径规划的国内外研究现状
第10-12页
1.2.2 多机器人搬运的国内外研究现状
第12页
1.3 国内外研究现状分析
第12-13页
1.4 本文主要研究内容
第13-14页
第2章 基于NAO机器人的目标识别与定位
第14-25页
2.1 引言
第14页
2.2 颜色空间与图像预处理
第14-16页
2.2.1 颜色空间
第14-15页
2.2.2 图像预处理
第15-16页
2.3 NAO机器人的目标识别
第16-18页
2.4 NAO机器人的目标定位
第18-22页
2.4.1 坐标系空间
第18-20页
2.4.2 单目视觉的定位模型
第20-22页
2.5 单目视觉定位实验
第22-24页
2.6 本章小结
第24-25页
第3章 基于改进人工势场法的路径规划及避障算法
第25-35页
3.1 引言
第25页
3.2 传统人工势场法
第25-27页
3.2.1 引力场函数
第25-26页
3.2.2 斥力场函数
第26-27页
3.2.3 局部极小点问题
第27页
3.3 改进的人工势场法
第27-29页
3.3.1 改进斥力场函数
第27-28页
3.3.2 虚拟斥力点法
第28-29页
3.4 改进人工势场法的仿真结果
第29-30页
3.5 基于视觉的NAO机器人避障算法
第30-34页
3.5.1 NAO Marks
第30-31页
3.5.2 基于NAO Marks的NAO机器人避障机制
第31-34页
3.6 本章小结
第34-35页
第4章 基于NAO机器人的位置调整与搬运方案设计
第35-44页
4.1 引言
第35页
4.2 NAO机器人位置调整方案
第35-37页
4.3 搬运目标设计与抬动方案
第37-40页
4.3.1 搬运目标设计方案
第37-38页
4.3.2 搬运目标抬起方案
第38-40页
4.4 基于步态控制的NAO机器人队形保持方案
第40-43页
4.4.1 NAO机器人的步态控制器
第40-41页
4.4.2 NAO机器人的队形保持方案
第41-43页
4.5 本章小结
第43-44页
第5章 基于NAO机器人的路径规划与搬运实验验证
第44-53页
5.1 引言
第44页
5.2 实验场景塔建
第44-46页
5.3 NAO机器人的主动避障实验
第46-48页
5.4 NAO机器人的搬运实验
第48-52页
5.4.1 NAO机器人的位置调整实验
第48-50页
5.4.2 NAO机器人的搬运实验
第50-52页
5.5 本章小结
第52-53页
结论
第53-55页
参考文献
第55-60页
致谢
第60页
本篇论文共
60
页,
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。
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