基于结构光投影法的空间障碍物探测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·空间障碍物探测方法综述 | 第12-15页 |
| ·被动式探测方法 | 第13-14页 |
| ·主动式探测方法 | 第14-15页 |
| ·本文内容结构 | 第15-16页 |
| 2 多线结构光投射系统原理及组成 | 第16-25页 |
| ·光学三角测距原理 | 第16页 |
| ·结构光投影法分类 | 第16-17页 |
| ·点式结构光法 | 第17页 |
| ·线式结构光法 | 第17页 |
| ·多线式结构光法 | 第17页 |
| ·基于多线结构光投影法的障碍物探测系统 | 第17-24页 |
| ·多线结构光投影法三维探测障碍物原理 | 第18-19页 |
| ·系统模型 | 第19-20页 |
| ·多线结构光投射算法模型与实现 | 第20-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 系统标定 | 第25-43页 |
| ·相机标定方法 | 第25-35页 |
| ·参考坐标系及其变换 | 第25-28页 |
| ·相机成像几何模型 | 第28-30页 |
| ·相机标定方法 | 第30-33页 |
| ·智能车视觉探测系统相机标定 | 第33-35页 |
| ·智能车视觉探测系统的结构光标定 | 第35-39页 |
| ·结构光平面标定方法 | 第36-38页 |
| ·视觉探测系统中结构光直接标定方法 | 第38-39页 |
| ·智能车视觉探测系统标定试验及结果分析 | 第39-42页 |
| ·相机标定试验及标定结果分析 | 第39-42页 |
| ·结构光标定试验结果 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 4 智能车视觉中结构光图像的处理 | 第43-56页 |
| ·结构光图像预处理 | 第43-48页 |
| ·图像增强 | 第43-46页 |
| ·图像去噪 | 第46-47页 |
| ·形态学处理 | 第47-48页 |
| ·结构光条纹中心提取 | 第48-51页 |
| ·边缘法 | 第49页 |
| ·几何中心法 | 第49页 |
| ·细化法 | 第49-50页 |
| ·极值法 | 第50-51页 |
| ·方向模板法 | 第51页 |
| ·阈值法结合重心法的光条中心坐标提取算法 | 第51-54页 |
| ·阈值法确定光条中心 | 第52-53页 |
| ·结合重心法进行光条中心亚像素提取 | 第53-54页 |
| ·结构光条纹中心坐标提取试验及结果分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 5 障碍物表面深度信息重建 | 第56-64页 |
| ·结构光探测障碍物系统总体设计及组成 | 第56-57页 |
| ·相机 | 第56-57页 |
| ·投影仪 | 第57页 |
| ·计算机及图像处理软件 | 第57页 |
| ·障碍物表面深度信息重建算法实现流程 | 第57-58页 |
| ·试验与结果分析 | 第58-63页 |
| ·梯形障碍物探测试验 | 第58-61页 |
| ·圆柱形障碍物探测试验 | 第61-63页 |
| ·结果分析 | 第63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 6 智能车视觉导航的路径规划研究 | 第64-75页 |
| ·环境空间 | 第64-65页 |
| ·环境空间的表示方法 | 第65-67页 |
| ·牧场地图 | 第65-66页 |
| ·正则网格法 | 第66-67页 |
| ·四叉树法 | 第67页 |
| ·基于特征的栅格法的障碍物群空间建模 | 第67-69页 |
| ·基于蚁群算法智能车避障路径规划 | 第69-71页 |
| ·Dijkstra算法 | 第69-70页 |
| ·蚁群算法实现 | 第70-71页 |
| ·改进蚁群算法 | 第71-72页 |
| ·算法的仿真设计与算法描述 | 第72-74页 |
| ·算法的实现步骤 | 第72页 |
| ·Matlab环境下的仿真与结果分析 | 第72-73页 |
| ·改进蚁群算法的仿真结果 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 7 总结和展望 | 第75-78页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
