基于深度学习的六足机器人避障策略研究



基于深度学习的六足机器人避障策略研究

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基于深度学习的六足机器人避障策略研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
1 绪论	第10-20页
1.1 课题背景和选题意义	第10页
1.2 六足机器人发展现状	第10-18页
1.2.1 国外研究发展现状	第10-15页
1.2.2 国内研究发展现状	第15-18页
1.2.3 国内外现状总结	第18页
1.3 障碍物检测方法以及应对策略	第18-19页
1.4 本课题研究概论	第19页
1.5 本章总结	第19-20页
2 障碍物分级应对策略	第20-31页
2.1 引言	第20页
2.2 障碍物的定义与描述	第20-21页
2.3 障碍物应对策略	第21-22页
2.4 六足机器人运动学分析	第22-27页
2.4.1 D-H参数法	第22-24页
2.4.2 足端运动学分析	第24-27页
2.5 六足机器人足端运动空间分析	第27-30页
2.5.1 六足机器人单腿足端运动空间分析	第27-30页
2.6 总结	第30-31页
3 特征提取与目标识别	第31-47页
3.1 引言	第31页
3.2 目标识别概述	第31-34页
3.2.1 基于传统机器学习算法和图像处理的目标识别	第31-33页
3.2.2 基于深度学习的目标识别	第33-34页
3.3 卷积神经网络结构	第34-35页
3.4 卷积神经网络可视化分析	第35-44页
3.4.1 特征图的可视化	第35-40页
3.4.2 卷积核的可视化	第40-43页
3.4.3 类激活热力图的可视化	第43-44页
3.5 卷积神经网络主流模型	第44-46页
3.5.1 AlexNet	第44-45页
3.5.2 VGGNet	第45-46页
3.5.3 ResNet	第46页
3.6 总结	第46-47页
4 障碍物识别模型的建立	第47-66页
4.1 引言	第47页
4.2 Mask R-CNN算法流程	第47-49页
4.3 Mask R-CNN模型设计	第49-59页
4.3.1 特征图提取网络的设计	第49-52页
4.3.2 FPN的设计	第52-54页
4.3.3 区域建议网络的设计	第54-56页
4.3.4 非极大值抑制算法	第56-57页
4.3.5 损失函数设计	第57-59页
4.4 Mask R-CNN网络模型训练	第59-60页
4.4.1 图片标注工具	第59页
4.4.2 网络超参设置	第59-60页
4.5 Mask R-CNN预测实验分析	第60-65页
4.5.1 实验误差分析	第60-62页
4.5.2 模型评估	第62-63页
4.5.3 权重分布分析	第63-64页
4.5.4 边框回归分析	第64-65页
4.6 总结	第65-66页
5 实验	第66-73页
5.1 引言	第66页
5.2 Q-learning	第66-67页
5.3 路径规划仿真	第67-70页
5.4 强化学习的路径规划实验	第70-72页
5.5 总结	第72-73页
6 总结与展望	第73-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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