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车辆运动姿态对轨道形位检测的补偿方法研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 课题来源及背景第12-14页
        1.1.1 课题来源第12页
        1.1.2 研究背景第12-14页
        1.1.3 研究意义第14页
    1.2 轨道形位检测补偿方法研究现状与分析第14-19页
        1.2.1 电容式位移检测方法第15页
        1.2.2 加速度传感器检测方法第15-16页
        1.2.3 激光测距传感器检测方法第16-17页
        1.2.4 计算机视觉检测方法第17-18页
        1.2.5 其他检测方法第18-19页
        1.2.6 车体振动补偿方法特点对比第19页
    1.3 论文研究内容与框架第19-21页
        1.3.1 研究内容第19-20页
        1.3.2 章节安排第20-21页
    1.4 本章小结第21-22页
第二章 车辆姿态测量方法概述及补偿方案设计第22-31页
    2.1 轨道检测车振动补偿方案设计第22-24页
        2.1.1 补偿计算方法原理第22-23页
        2.1.2 补偿方案设计第23-24页
    2.2 车辆姿态测量方法概述第24-29页
        2.2.1 车辆与轨道相对状态关系概述第24-25页
        2.2.2 机器视觉系统第25-26页
        2.2.3 摄像机定标和多传感器信息融合第26-29页
        2.2.4 图像处理技术第29页
    2.3 本章小结第29-31页
第三章 车辆运动姿态测量方法研究第31-50页
    3.1 基于EPTA并行细化算法的轮廓提取第31-35页
        3.1.1 ZS并行细化算法原理第31-33页
        3.1.2 EPTA并行细化钢轨轮廓第33-35页
    3.2 基于Hough变换的钢轨轮廓特征提取第35-44页
        3.2.1 Hough变换检测原理第36-40页
        3.2.2 Hough变换检测钢轨轮廓的点集第40-44页
    3.3 立体视觉姿态测量方法研究第44-49页
        3.3.1 双目立体视觉系统的组成与原理第44-45页
        3.3.2 立体视觉测量车体运动姿态第45-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第四章 基于双目手眼标定的传感器间相对关系研究第50-62页
    4.1 机器人Eye-in-Hand标定理论模型介绍第50-52页
        4.1.1 Eye-in-Hand标定模型参数第50-51页
        4.1.2 Eye-in-Hand标定基本方程第51-52页
    4.2 基于双目手眼标定的相机与倾角仪坐标转换第52-58页
        4.2.1 双目相机动态坐标系变换关系第53-55页
        4.2.2 倾角仪动态坐标系变换关系第55-57页
        4.2.3 摄像机与倾角仪坐标系转换第57-58页
    4.3 传感器之间相对关系求解第58-61页
        4.3.1 问题数学描述第58-59页
        4.3.2 基于最小二乘法的旋转矩阵优化解第59-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 车辆姿态对轨道形位检测的补偿系统实验设计第62-79页
    5.1 车辆姿态对轨道形位检测补偿系统硬件平台第62-67页
        5.1.1 视觉传感器第62-65页
        5.1.2 倾角传感器第65-67页
    5.2 基于MFC平台的车辆姿态检测系统设计第67-73页
        5.2.1 基于MFC的相机图像采集功能的实现第67-70页
        5.2.2 车辆姿态检测系统计算结果GUI设计第70-73页
    5.3 实验结果与误差分析第73-78页
        5.3.1 算法验证实验第74-76页
        5.3.2 算法验证实验误差分析第76页
        5.3.3 基于运动平台的模拟实验第76-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
参考文献第81-84页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果第84-85页
致谢第85-86页

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