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融合多源信息的空间机械臂目标检测定位及路径规划

摘要第4-5页
abstract第5页
注释表第12-14页
缩略词第14-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-21页
        1.2.1 运动目标检测第17-18页
        1.2.2 运动目标跟踪第18-19页
        1.2.3 运动目标定位第19-20页
        1.2.4 逆运动学分析第20-21页
    1.3 论文主要工作及安排第21-23页
第二章 空间环境背景下多模式运动目标检测第23-41页
    2.1 卫星在轨仿真视频第23-26页
        2.1.1 远距离目标检测仿真视频第23-24页
        2.1.2 近距离目标跟踪仿真视频第24-26页
    2.2 运动目标检测模式判定第26-27页
    2.3 陆地背景运动目标检测第27-34页
        2.3.1 图像特征点提取第27-30页
        2.3.2 前向后向光流场第30-32页
        2.3.3 透视模型参数估计第32-33页
        2.3.4 背景运动补偿第33-34页
        2.3.5 运动目标检测第34页
    2.4 其他背景运动目标检测第34-35页
    2.5 运动目标检测算法流程第35-37页
    2.6 实验结果与分析第37-40页
        2.6.1 空间背景判定实验第37-38页
        2.6.2 空间目标检测实验第38-40页
    2.7 本章小结第40-41页
第三章 空间环境背景下多模式运动目标实时跟踪第41-56页
    3.1 基于Kalman滤波的目标状态预测第41-42页
    3.2 基于分块均值感知哈希的目标跟踪第42-46页
        3.2.1 图像感知哈希技术第42-43页
        3.2.2 分块均值哈希求解第43-44页
        3.2.3 积分均值求解第44-45页
        3.2.4 非极大值抑制第45页
        3.2.5 分块均值感知哈希跟踪流程第45-46页
    3.3 基于融合匹配和光流的目标跟踪第46-48页
        3.3.1 融合匹配和光流的算法第46-47页
        3.3.2 中值模型求解单应矩阵第47-48页
        3.3.3 算法流程图第48页
    3.4 实验结果与分析第48-55页
        3.4.1 分块均值感知哈希跟踪实验第49-51页
        3.4.2 融合匹配和光流算法跟踪实验第51-53页
        3.4.3 单应矩阵求解对比实验第53-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第四章 空间运动目标位置与姿态测量第56-65页
    4.1 基于快速显示扩散的非线性滤波第56-57页
        4.1.1 非线性扩散滤波第56-57页
        4.1.2 快速显式扩散第57页
    4.2 基于非线性尺度空间的ORB算法第57-60页
        4.2.1 非线性尺度空间构建第58-59页
        4.2.2 特征点检测第59页
        4.2.3 特征点描述第59-60页
    4.3 空间目标位姿测量第60-61页
    4.4 实验结果与分析第61-64页
        4.4.1 非线性ORB算法配准实验第62-64页
        4.4.2 空间平面目标位姿测量实验第64页
    4.5 本章小结第64-65页
第五章 空间机械臂路径规划地面实验系统第65-80页
    5.1 地面实验系统第65-67页
        5.1.1 地面实验系统结构第65-66页
        5.1.2 路径规划实验方案第66-67页
    5.2 实验系统标定第67-71页
        5.2.1 Microsoft Kinect 2.0 功能第67页
        5.2.2 Microsoft Kinect 2.0 标定第67-68页
        5.2.3 眼在手上系统外部参数标定第68-71页
    5.3 深度图像预处理第71-72页
    5.4 机械臂运动学逆解第72-75页
    5.5 实验结果与分析第75-78页
        5.5.1 相机内参及立体标定实验第76-77页
        5.5.2 视觉定位精度测量实验第77-78页
        5.5.3 路径规划实验第78页
    5.6 本章小结第78-80页
第六章 总结与展望第80-82页
参考文献第82-87页
致谢第87-88页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第88页

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