移动机器人视觉信息提取与路径规划研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·机器人视觉技术研究概述 | 第12-13页 |
| ·路径规划理论概述 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作及其内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 摄像机标定 | 第16-27页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·摄像机模型 | 第16-20页 |
| ·透视投影模型 | 第16-19页 |
| ·正交透影模型 | 第19-20页 |
| ·常见摄像机标定方法 | 第20-24页 |
| ·摄像机标定方法分类 | 第20页 |
| ·传统线性透视投影方法进行摄像机标定 | 第20-21页 |
| ·张正友平面模板摄像机标定方法 | 第21-24页 |
| ·移动机器人摄像机标定实验 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 单目摄像机视觉信息检测与提取 | 第27-39页 |
| ·单目视觉信息检测作用与意义 | 第27页 |
| ·图像颜色模型及转换 | 第27-31页 |
| ·RGB颜色模型 | 第27-28页 |
| ·HSI颜色模型 | 第28-30页 |
| ·RGB模型到 HSI模型的相互转换 | 第30-31页 |
| ·图像预处理基础理论 | 第31-36页 |
| ·图像二值化 | 第31-32页 |
| ·图像滤波 | 第32-33页 |
| ·图像腐蚀与膨胀 | 第33-35页 |
| ·Hough变换 | 第35-36页 |
| ·实验 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 双目摄像机立体视觉信息提取 | 第39-50页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·立体视觉原理 | 第39-41页 |
| ·SIFT特征点提取与匹配 | 第41-45页 |
| ·Harris特征点提取与灰度相关匹配 | 第45-49页 |
| ·Harris算子特征点提取 | 第45-47页 |
| ·基于灰度区域匹配法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 路径规划理论研究 | 第50-65页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·移动机器人路径规划算法研究 | 第50-55页 |
| ·全局路径规划算法 | 第50-53页 |
| ·局部路径规划算法 | 第53-55页 |
| ·基于改进可视图的路径规划算法 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·可视图的简化 | 第56-63页 |
| ·应用简化可视图进行路径搜索 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 研究生履历 | 第72页 |
