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基于机器视觉的田间道路搬运车局部路径规划与跟踪研究

摘要第7-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 文献综述第10-18页
    1.1 丘陵山区田间道路搬运车研究现状第10-11页
    1.2 农业机械自动导航研究现状第11-14页
    1.3 路径规划研究现状第14页
    1.4 机器视觉道路识别研究现状第14-18页
第2章 绪论第18-22页
    2.1 研究的背景和意义第18-19页
    2.2 研究的主要内容及技术路线第19-22页
        2.2.1 研究的主要内容第19页
        2.2.2 局部路径规划与跟踪的技术路线第19-22页
第3章 田间道路搬运车的整车结构简介第22-30页
    3.1 田间道路搬运车整车结构第22-25页
        3.1.1 总体结构第22页
        3.1.2 底盘结构第22-23页
        3.1.3 转向舵机第23-25页
    3.2 视觉导航系统的实现第25-27页
        3.2.1 图像采集设备第25-26页
        3.2.2 图像处理及主控制器第26-27页
    3.3 本章小结第27-30页
第4章 田间道路图像特征的提取第30-52页
    4.1 田间道路结构特征第30-31页
    4.2 图像预处理算法第31-39页
        4.2.1 光照补偿第31-36页
        4.2.2 图像灰度化第36-37页
        4.2.3 图像滤波增强第37-39页
    4.3 图像分割第39-43页
        4.3.1 图像分割常用算法简介第39-41页
        4.3.2 最大类间方差法第41-42页
        4.3.3 最小错误率贝叶斯决策模型第42-43页
        4.3.4 基于最大类间方差法和最小错误率贝叶斯决策的图像分割第43页
    4.4 数字形态学滤波第43-46页
        4.4.1 膨胀和腐蚀第44-45页
        4.4.2 开运算和闭运算第45-46页
    4.5 田间道路上的阴影的特征及去除第46-50页
        4.5.1 道路上的阴影特征第47-48页
        4.5.2 阴影区域的去除第48-50页
    4.6 道路特征提取效果第50页
    4.7 本章小结第50-52页
第5章 局部路径规划与摄像头的标定第52-66页
    5.1 导航线参数提取第52-59页
        5.1.1 最小二乘法第52-54页
        5.1.2 质心法提取导航参数第54-58页
        5.1.3 导航线提取精度试验第58-59页
    5.2 摄像机标定第59-64页
        5.2.1 摄像机成像模型第59-62页
        5.2.2 摄像机标定方法第62页
        5.2.3 基于OpenCV的摄像机标定第62-63页
        5.2.4 摄像头标定试验第63-64页
    5.3 本章小结第64-66页
第6章 路径跟踪控制算法与试验第66-80页
    6.1 搬运车转弯理论分析第66-68页
    6.2 控制器输入参数的选择第68-69页
    6.3 模糊控制算法第69-73页
        6.3.1 模糊控制器的结构设计第69-70页
        6.3.2 模糊化及隶属度函数的选择第70-71页
        6.3.3 模糊控制规则第71-72页
        6.3.4 去模糊第72-73页
    6.4 基于OpenCV的整车算法的实现及整合第73-74页
        6.4.1 OpenCV简介第73页
        6.4.2 程序的整合第73-74页
    6.5 局部路径规划与路径跟踪试验第74-77页
        6.5.1 试验方案第74-76页
        6.5.2 试验结果与误差分析第76-77页
    6.6 本章小结第77-80页
第7章 总结与展望第80-82页
    7.1 总结第80-81页
    7.2 展望第81-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-88页
发表论文及参加课题一览表第88页

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