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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

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