家庭服务机器人工具和环境功用性认知研究

目录 前言 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 特征描述与组合选取 40 4.2.1 特征描述 40 4.2.2 ReliefF 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 6