| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·地面智能机器人概况 | 第12-16页 |
| ·地面智能机器人的发展现状 | 第12-15页 |
| ·地面智能机器人研究中的关键技术 | 第15-16页 |
| ·地面智能机器人视觉导航综述 | 第16-18页 |
| ·室内环境下的机器人视觉导航 | 第16-17页 |
| ·室外环境下的机器人视觉导航 | 第17-18页 |
| ·立体匹配综述 | 第18-24页 |
| ·视差理论 | 第18-19页 |
| ·立体匹配方法 | 第19-23页 |
| ·立体匹配算法的评估方法 | 第23-24页 |
| ·本文的主要研究内容和创新点 | 第24-26页 |
| 第二章 室外环境下的移动机器人视觉仿真 | 第26-36页 |
| ·智能移动机器人的体系结构与仿真平台 | 第26-27页 |
| ·摄像机仿真 | 第27-29页 |
| ·用射线跟踪进行雷达仿真 | 第29-33页 |
| ·立体视觉的仿真 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于视觉的移动机器人楼梯跟踪 | 第36-45页 |
| ·楼梯检测 | 第37-40页 |
| ·计算机器人偏转角 | 第40-43页 |
| ·机器人控制策略 | 第43-44页 |
| ·实验分析与结论 | 第44-45页 |
| 第四章 畸变校正与摄像机标定 | 第45-68页 |
| ·摄像机模型 | 第46-48页 |
| ·针孔模型 | 第46-48页 |
| ·畸变校正 | 第48-59页 |
| ·图像的非线性畸变模型 | 第49-52页 |
| ·图像畸变校正 | 第52-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-59页 |
| ·摄像机标定 | 第59-66页 |
| ·角点检测与定位 | 第60-63页 |
| ·摄像机标定 | 第63-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 基于动态规划的立体匹配算法 | 第68-84页 |
| ·动态规划与立体匹配 | 第68-71页 |
| ·视差空间图像 | 第68-69页 |
| ·立体匹配中的动态规划方法 | 第69-71页 |
| ·利用动态规划与左右一致性的立体匹配算法(DP+LRC) | 第71-77页 |
| ·视差空间图像的生成 | 第71页 |
| ·能量函数定义 | 第71页 |
| ·算法描述 | 第71-75页 |
| ·实验结果及分析 | 第75-77页 |
| ·基于地面控制点的迭代动态规划立体匹配算法(GCP+IDP) | 第77-83页 |
| ·问题的定义 | 第77-78页 |
| ·迭代动态规划 | 第78-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 基于全局能量最小化的立体匹配算法 | 第84-98页 |
| ·基于分割的两步立体匹配算法(Seg+GA) | 第84-91页 |
| ·问题的定义 | 第84-86页 |
| ·算法描述 | 第86-88页 |
| ·实验分析 | 第88-91页 |
| ·基于颜色与空间距离的置信度传播立体匹配算法(CSD+BP) | 第91-97页 |
| ·立体匹配的MRF模型 | 第91-92页 |
| ·最大积置信度传播 | 第92-93页 |
| ·视差空间图的初始化 | 第93-94页 |
| ·削减的线性模型 | 第94页 |
| ·实验结果与分析 | 第94-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第七章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-111页 |
| 附录 | 第111页 |
