家庭服务机器人工具和环境的功用性认知研究PDF电子书下载

第1章 基础知识 1

1.1研究背景 1

1.2国内外研究现状 2

1.3本书所用特征 5

1.3.1深度几何特征 5

1.3.2 SIFT特征 6

1.3.3 SURF特征 8

1.4本书所用算法 8

1.4.1结构随机森林 8

1.4.2 K均值聚类 9

1.4.3 SVM 10

1.4.4 RBPF-SLAM 11

1.5本章小结 12

参考文献 12

第2章 基于SRF的工具功用性部件建模与检测 15

2.1系统框架 15

2.2模型离线训练 16

2.2.1功用性边缘检测器构建 16

2.2.2工具部件功用性检测器构建 18

2.2.3由粗到精阈值选取 19

2.3工具功用性部件在线检测 19

2.4实验 20

2.4.1实验数据集 20

2.4.2评价方法 20

2.4.3实验结果分析 22

2.5本章小结 25

参考文献 25

第3章 基于联合学习的家庭日常工具功用性部件检测 27

3.1系统框架 27

3.2问题描述与公式化表示 28

3.3模型优化与解耦求解 29

3.3.1模型优化 30

3.3.2 CRF权重求解 31

3.3.3字典求解 31

3.4算法实现 32

3.4.1几何特征表示与提取 32

3.4.2基于联合学习的模型构建算法 32

3.4.3功用性部件在线检测算法 33

3.5实验 33

3.5.1实验数据集 33

3.5.2实验条件 34

3.5.3实验结果分析 34

3.6本章小结 37

参考文献 37

第4章 基于特征优选和部件组合的家庭日常工具分类 39

4.1系统框架 39

4.2特征描述与最优组合选取 40

4.2.1特征描述 40

4.2.2 ReliefF最优特征组合选取 41

4.3基于BOW的服务机器人家庭日常工具分类模型构建 42

4.3.1模型离线构建 43

4.3.2在线分类检测 45

4.4实验 46

4.4.1实验数据集 46

4.4.2实验结果及分析 46

4.5本章小结 50

参考文献 50

第5章 部件功用性语义组合的家庭日常工具分类 51

5.1系统框架 51

5.2模型离线构建 52

5.2.1功用性部件边缘特征描述 52

5.2.2功用性边缘检测器构建 52

5.2.3基于功用性部件组合聚类的工具字典构建 54

5.3基于功用性工具字典的家庭日常工具分类 55

5.4实验 56

5.4.1实验数据集 56

5.4.2实验结果与分析 57

5.5本章小结 60

参考文献 60

第6章 基于空间金字塔池化的工具识别 62

6.1系统框架 62

6.2构建工具特征图的空间池化模型 63

6.2.1工具几何特征描述 63

6.2.2基于cciPCA的多尺度特征块提取 63

6.2.3空间池化金字塔的构建 64

6.3多分类的线性分类模型构建 65

6.4模型选择及实验结果 66

6.4.1实验数据集 66

6.4.2实验结果及分析 67

6.5本章小结 69

参考文献 69

第7章 基于CLM模型的服务机器人室内功能区分类方法 71

7.1系统框架 71

7.2基于CLM算法的功能区图像模型构建 72

7.2.1提取图像特征描述符 72

7.2.2图像高斯模型表示与匹配 73

7.2.3图像高斯模型的优化 74

7.2.4学习改进的SVM分类器 74

7.2.5室内功能区建模算法描述 75

7.3在线检测算法 76

7.4实验 76

7.4.1实验数据集 76

7.4.2实验结果及分析 77

7.5本章小结 78

参考文献 79

第8章 服务机器人家庭全息地图表示与构建 80

8.1家庭全息地图的表示 80

8.2家庭全息地图的构建 81

8.2.1机器人观测模型 81

8.2.2局部几何特征地图的构建 83

8.2.3全局拓扑地图的构建 87

8.2.4几何-拓扑地图的存储结构 89

8.3实验 90

8.3.1实验描述 90

8.3.2家庭环境地图的构建 92

8.3.3实验分析 92

8.4本章小结 93

参考文献 94

第9章 物联网机器人同时标定与定位算法 95

9.1系统模型 95

9.1.1系统构成 95

9.1.2机器人运动模型 95

9.1.3摄像机对机器人的观测模型 96

9.1.4摄像机投影矩阵的标定 98

9.2基于RBPF的物联网机器人定位 98

9.2.1基本思想 98

9.2.2构建位姿粒子的提议分布 99

9.2.3计算粒子权重及重采样 100

9.2.4估计投影矩阵 102

9.3实验 103

9.4本章小结 105

参考文献 105

第10章 物联网机器人系统同时定位、标定与建图方法 106

10.1系统描述 106

10.1.1系统构成 106

10.1.2问题简化 107

10.1.3模型建立 107

10.2物联网机器人系统同时定位、标定与建图 109

10.2.1基本思想 109

10.2.2传感器网络辅助机器人位姿估计 110

10.2.3粒子权值计算及重采样 113

10.2.4传感器网络标定 115

10.2.5环境特征地图构建 117

10.2.6同时定位、标定与建图的完整算法 119

10.3实验 121

10.4本章小结 125

参考文献 125