无人驾驶农业机械导航系统研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究动态 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究动态 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的技术路线与主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 2 双目立体视觉系统的搭建和摄像机标定 | 第16-28页 |
| 2.1 试验仪器 | 第16-17页 |
| 2.2 摄像机标定算法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 摄像机参考坐标系 | 第17-18页 |
| 2.2.2 线性模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 非线性模型 | 第19-20页 |
| 2.3 摄像机内参数标定试验 | 第20-23页 |
| 2.3.1 摄像机标定流程 | 第21-23页 |
| 2.3.2 标定结果分析 | 第23页 |
| 2.4 双目立体视觉系统立体恢复试验与误差分析 | 第23-27页 |
| 2.4.1 立体信息恢复试验 | 第23-25页 |
| 2.4.2 试验结果与误差分析 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 农田道路分割及区域提取 | 第28-43页 |
| 3.1 农田道路拍摄 | 第28-30页 |
| 3.2 几种常见的图像分割模型 | 第30-36页 |
| 3.2.1 基于最大类间方差法的阈值分割 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于最大熵法的阈值分割 | 第31-33页 |
| 3.2.3 基于最小误差法的阈值分割 | 第33-34页 |
| 3.2.4 基于遗传算法的阈值分割 | 第34-36页 |
| 3.3 农田道路路面区域分割定性分析 | 第36-39页 |
| 3.4 图像分割试验结果定量分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 农田道路三维信息获取 | 第43-51页 |
| 4.1 图像特征类别 | 第43-44页 |
| 4.1.1 图像点特征 | 第43页 |
| 4.1.2 图像线特征 | 第43-44页 |
| 4.1.3 图像面特征 | 第44页 |
| 4.2 图像局部特征匹配 | 第44-47页 |
| 4.3 试验结果与分析 | 第47-50页 |
| 4.3.1 匹配试验 | 第47-49页 |
| 4.3.2 试验结果分析 | 第49页 |
| 4.3.3 障碍物三维信息求法 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 农田道路路径规划 | 第51-57页 |
| 5.1 最小二乘法原理 | 第51-52页 |
| 5.2 基于最小二乘法的导航中心线获取 | 第52-54页 |
| 5.3 试验结果分析 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
