| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外发展状况 | 第11-14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 相关研究与课题分析 | 第17-25页 |
| 2.1 目标跟踪算法相关研究 | 第17-18页 |
| 2.2 目标追踪分类 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于点的目标跟踪算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于区域的目标跟踪算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于特征的跟踪算法 | 第21页 |
| 2.2.4 基于活动轮廓的跟踪算法 | 第21-22页 |
| 2.2.5 基于Mean Shift的跟踪算法 | 第22页 |
| 2.2.6 基于粒子滤波的跟踪算法 | 第22页 |
| 2.3 本文研究分析 | 第22-25页 |
| 第3章 羽毛球机器人设计与实现 | 第25-51页 |
| 3.1 羽毛球机器人系统架构 | 第25页 |
| 3.2 深度图像传感器 | 第25-31页 |
| 3.2.1 深度图像传感器对比 | 第25-27页 |
| 3.2.2 初识Kinect | 第27-28页 |
| 3.2.3 Kinect v2硬件结构 | 第28-29页 |
| 3.2.4 Kinect v2基本接口与使用方法 | 第29-31页 |
| 3.3 图像处理平台 | 第31-32页 |
| 3.3.1 Kinect v2对处理平台的要求 | 第31页 |
| 3.3.2 图像处理程序对性能的要求 | 第31页 |
| 3.3.3 平台重量要求 | 第31页 |
| 3.3.4 选择的微型电脑 | 第31-32页 |
| 3.4 机器视觉处理平台 | 第32-40页 |
| 3.4.1 机器视觉软件对比 | 第32-33页 |
| 3.4.2 HALCON开发平台HDevelop | 第33-34页 |
| 3.4.3 HALCON前言技术 | 第34-36页 |
| 3.4.4 HALCON中的几何变换 | 第36-37页 |
| 3.4.5 基于形状的模板匹配算法原理 | 第37-40页 |
| 3.5 CMake简介 | 第40-41页 |
| 3.5.1 CMake的主要特点 | 第40页 |
| 3.5.2 CMake使用步骤 | 第40-41页 |
| 3.6 羽毛球运动中羽毛球的运动轨迹的研究 | 第41-45页 |
| 3.7 uC/OS-Ⅱ操作系统 | 第45-46页 |
| 3.7.1 uC/OS-Ⅱ简介 | 第45页 |
| 3.7.2 uC/OS-Ⅱ的组成部分 | 第45-46页 |
| 3.8 串口通信基础 | 第46-47页 |
| 3.9 羽毛球机器人硬件系统实现 | 第47-49页 |
| 3.10 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 羽毛球机器人软件实现 | 第51-83页 |
| 4.1 Kinect v2开发 | 第51-59页 |
| 4.1.1 C++ API概述 | 第51页 |
| 4.1.2 K4W SDK v2函数 | 第51-52页 |
| 4.1.3 K4W SDK v2接口 | 第52-53页 |
| 4.1.4 深度数据获取 | 第53-55页 |
| 4.1.5 红外数据获取 | 第55-56页 |
| 4.1.6 彩色数据获取 | 第56-57页 |
| 4.1.7 Kinect v2深度图特点分析 | 第57-59页 |
| 4.2 基于HDevelop的图像处理 | 第59-73页 |
| 4.2.1 获取羽毛球形状模板的两种方式 | 第59-61页 |
| 4.2.2 羽毛球形状模板获取 | 第61-66页 |
| 4.2.3 基于形状的羽毛球模板匹配 | 第66-69页 |
| 4.2.4 深度图像处理 | 第69-73页 |
| 4.3 CMake编程 | 第73-75页 |
| 4.4 串口API编程 | 第75-77页 |
| 4.4.1 Windows API串口编程概述 | 第75页 |
| 4.4.2 Win32 API串口通信编程的一般流程 | 第75-77页 |
| 4.5 羽毛球空间位置计算及落点预测 | 第77-79页 |
| 4.5.1 羽毛球空间位置计算 | 第77-78页 |
| 4.5.2 羽毛球落点预测 | 第78-79页 |
| 4.6 点到点走行控制 | 第79-81页 |
| 4.7 羽毛球机器人整体框架 | 第81-82页 |
| 4.8 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 系统测试与结果 | 第83-87页 |
| 5.1 基于形状的模板匹配算法识别率 | 第83-84页 |
| 5.2 羽毛球落点测试 | 第84-85页 |
| 5.3 整体系统测试结果 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91页 |