| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 国内外智能服务类移动机器人的研究状况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外智能服务类移动机器人视觉研究的状况 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内智能服务类移动机器人视觉研究的状况 | 第11-12页 |
| 1.3 智能移动机器人的主要研究方向 | 第12-13页 |
| 1.4 课题研究背景、目的及意义 | 第13页 |
| 1.5 本论文的主要工作及其组织 | 第13-17页 |
| 2 智能移动机器人uAgent--RRS平台 | 第17-31页 |
| 2.1 智能移动机器人平台系统简介 | 第17-22页 |
| 2.1.1 智能移动机器人平台硬件系统的组成部分 | 第18-19页 |
| 2.1.2 智能移动机器人平台运动控制系统 | 第19页 |
| 2.1.3 智能移动机器人平台传感器系统 | 第19-21页 |
| 2.1.4 智能移动机器人平台数据处理系统 | 第21页 |
| 2.1.5 智能移动机器人平台驱动系统 | 第21-22页 |
| 2.2 机器人系统控制原理 | 第22-23页 |
| 2.3 智能移动机器人平台双目立体视觉系统 | 第23-25页 |
| 2.4 移动机器人的双目立体视觉技术 | 第25-29页 |
| 2.4.1 简介双目立体视觉的原理 | 第25-27页 |
| 2.4.2 双目立体视觉的理论 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 立体摄像机标定技术 | 第31-47页 |
| 3.1 摄像机标定的基本原理 | 第31-36页 |
| 3.1.1 摄像机视觉技术常用坐标系及其相互关系 | 第31-33页 |
| 3.1.2 摄像机成像透视几何模型 | 第33-36页 |
| 3.2 摄像机典型的标定方法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 传统的标定技术 | 第36-37页 |
| 3.2.2 摄像机自标定技术 | 第37-39页 |
| 3.2.3 其他摄像机标定技术 | 第39页 |
| 3.3 zhang氏标定方法的研究 | 第39-43页 |
| 3.3.1 Zhang 平面模板标定方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 2D 平面模板标定算法 | 第40-43页 |
| 3.4 zhag氏标定法实验 | 第43-45页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第43页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于SIFT算法移动机器人双目立体图像配准的研究 | 第47-77页 |
| 4.1 SIFT算法概述 | 第47页 |
| 4.2 经典SIFT算法的简介 | 第47-58页 |
| 4.2.1 尺度空间的表示 | 第48-53页 |
| 4.2.2 检测尺度空间极值点 | 第53-54页 |
| 4.2.3 精确确定关键点,消除边缘响应 | 第54-56页 |
| 4.2.4 精确确定关键点位置 | 第56-57页 |
| 4.2.5 提取特征描述符 | 第57-58页 |
| 4.3 SIFT特征点的立体配准 | 第58-74页 |
| 4.3.1 配准算法 | 第58页 |
| 4.3.2 Kd-tree 算法 | 第58-63页 |
| 4.3.3 BBF 算法 | 第63-66页 |
| 4.3.4 SIFT 算法及实验分析 | 第66-67页 |
| 4.3.5 算法实验 | 第67-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-77页 |
| 5 基于双目视觉障碍物三维信息的恢复 | 第77-83页 |
| 5.1 基于计算机双目立体视觉定位的原理 | 第77-79页 |
| 5.2 实验过程及结果 | 第79-81页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 6 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83页 |
| 6.2 展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 研究成果 | 第91页 |
