应急情况下机器人行为策略研究

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应急情况下机器人行为策略研究

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应急情况下机器人行为策略研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 课题背景	第11-12页
1.1.1 课题来源	第11页
1.1.2 研究目的与意义	第11-12页
1.2 移动机器人偶然性规划研究现状	第12-13页
1.3 移动机器人环境感知技术	第13-14页
1.4 移动机器人力矩控制发展概况	第14-15页
1.5 本文的主要研究内容	第15-17页
第2章机器人视觉受污偶然性规划	第17-32页
2.1 引言	第17页
2.2 基于CBR的应急行为策略	第17-21页
2.2.1 基于案例推理(CBR)	第17-19页
2.2.2 机器人应急行为方案设计	第19-21页
2.3 可重构移动机器人平台	第21-22页
2.4 机器人运动学模型	第22-25页
2.5 基于子目标点的静态障碍物避让	第25-31页
2.5.1 机器人车体转向方式	第25-27页
2.5.2 静态障碍物避障策略	第27-30页
2.5.3 基于双艾克曼转向的避障算法	第30-31页
2.6 本章小结	第31-32页
第3章崎岖地面近地感知建模及地形判断	第32-49页
3.1 引言	第32页
3.2 近地感知策略及点云数据获取	第32-37页
3.3 多激光雷达扫描数据融合	第37-38页
3.4 可视化地面模型重建及DEM生成	第38-44页
3.4.1 DEM数字高程图	第39-40页
3.4.2 地形可视化表面重建	第40-42页
3.4.3 规则三角网格化算法及DEM生成	第42-44页
3.5 地形障碍物检测与可通过性判断	第44-48页
3.5.1 地形障碍物检测	第44-47页
3.5.2 机器人路况应对方式	第47-48页
3.6 本章小结	第48-49页
第4章基于神经网络的牵引力控制策略	第49-71页
4.1 引言	第49页
4.2 机器人牵引力网络控制模型	第49-51页
4.3 牵引力网络控制模型学习样本获取	第51-57页
4.3.1 基于运动学的机器人姿态参数估计	第51-53页
4.3.2 基于运动学的机器人力分布准静态力估计	第53-56页
4.3.3 牵引力网络控制模型学习样本建立	第56-57页
4.4 牵引力网络控制模型建立	第57-63页
4.4.1 Elman神经网络	第57-60页
4.4.2 深度置信神经网络	第60-63页
4.5 牵引力网络模型实时控制过程	第63-67页
4.5.1 接地角获取	第64-65页
4.5.2 牵引力网络控制软件	第65-67页
4.6 基于激光雷达速度测量算法	第67-70页
4.7 本章小结	第70-71页
第5章应急规划行为实验	第71-93页
5.1 引言	第71页
5.2 激光雷达近地感知实验	第71-78页
5.2.1 实验设计	第71-72页
5.2.2 刚性平地地形重建及障碍物检测	第72-74页
5.2.3 沙地崎岖地形重建及障碍物检测	第74-78页
5.3 神经网络模型牵引力控制实验	第78-89页
5.3.1 对称崎岖路面	第78-82页
5.3.2 非对称崎岖路面	第82-85页
5.3.3 崎岖沙地路面	第85-89页
5.4 目标跟踪及避障综合试验	第89-92页
5.4.1 刚性平地越障	第89-90页
5.4.2 松软沙地越障	第90-92页
5.5 本章小结	第92-93页
结论	第93-95页
参考文献	第95-101页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第101-103页
致谢	第103页

本篇论文共103页，点击这进入下载页面。

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