声明
摘要
1 绪论
1．1 课题研究背景及意义
1．2 移动机器人环境认知技术
1．3 记忆启发的机器人控制
1．4 本文研究内容
2 移动机器人基于情景记忆的认知计算模型
2．1 引言
2．2 情景记忆数学模型
2．2．1 认知地图特性分析
2．2．2 构造情景记忆模型的生物基础
2．2．3 情景记忆模型建立
2．3 情景记忆模型中的机器人位姿感知
2．3．1 路径整合
2．3．2 头朝向细胞
2．3．3 位置细胞
2．3．4 网格细胞
2．3．5 机器人位姿感知
2．4 情景记忆模型中的机器人场景感知
2．4．1 FAST特征点检测算法
2．4．2 BRIEF特征描述算子
2．4．3 ORB特征提取与描述算法
2．4．4 特征匹配
2．4．5 场景感知提取及匹配实验
2．5 本章小结
3 移动机器人认知地图构建方法
3．1 引言
3．2 基于情景记忆网络的环境认知学习方法概述
3．2．1 情景记忆网络模型结构
3．2．2 情景记忆网络学习的总体流程
3．3 情景记忆网络的具体功能实现
3．3．1 机器人重定位
3．3．2 事件生成及坐标化
3．3．3 动态信息处理
3．3．4 闭环检测
3．4 基于认知地图的移动机器人目标导航
3．4．1 路径全局规划
3．4．2 机器人行为控制
3．4．3 路径纠正机制
3．5 本章小结
4 实验验证分析
4．1 实验平台搭建
4．1．1 软件系统
4．1．2 硬件系统
4．2 小型环路认知实验
4．3 认知地图与基于概率学地图的比较
4．3．1 鲁棒性和准确性
4．3．2 地图友好与地图可用性
4．4 典型环境的认知实验
4．4．1 走廊内实验
4．4．2 办公室中实验
4．4．3 实验室中实验
4．4．4 双向行驶实验
4．4．5 认知实验总结
4．5 目标导航实验
4．5．1 环境认知
4．5．2 目标导航
4．5．3 实验总结
4．6 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
