基于视觉的AGV路径识别和跟踪控制研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外AGV种类研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 视觉导引AGV关键技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 路径识别技术研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 运动控制技术研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构安排 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 非均匀光照下的路径识别与图像消抖 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 视觉导引图像预处理介绍 | 第21-24页 |
| 2.2.1 AGV相机标定 | 第21-23页 |
| 2.2.2 图像的二值化 | 第23-24页 |
| 2.3 非均匀光照下路径信息提取问题研究 | 第24-28页 |
| 2.3.1 RGB色彩空间 | 第25页 |
| 2.3.2 HSV色彩空间 | 第25-26页 |
| 2.3.3 RGB与HSV模型转换和图像分割 | 第26-27页 |
| 2.3.4 数学形态学操作 | 第27-28页 |
| 2.4 视觉采集图像去抖处理 | 第28-34页 |
| 2.4.1 灰度投影稳像算法原理 | 第29-30页 |
| 2.4.2 转弯路径去抖策略 | 第30-31页 |
| 2.4.3 改进的灰度投影算法 | 第31-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 AGV路径标识符的设计与识别算法 | 第35-43页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 标识符的选取 | 第35-36页 |
| 3.3 标识符的倾斜校正处理 | 第36-38页 |
| 3.3.1 基于特征点变换的逆透视变换 | 第36-38页 |
| 3.4 改进的模板匹配算法标识符识别 | 第38-41页 |
| 3.4.1 模板匹配算法原理 | 第38-39页 |
| 3.4.2 字符细化算法原理 | 第39-41页 |
| 3.4.3 改进的ZS细化算法 | 第41页 |
| 3.5 改进的细化字符模板匹配实验分析 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小节 | 第42-43页 |
| 第4章 AGV路径中心线提取与模型分类 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 导航图像边界与中心线提取 | 第43-46页 |
| 4.2.1 导航标示线边缘检测 | 第43-44页 |
| 4.2.2 路径中心线的提取 | 第44-46页 |
| 4.3 AGV路径模型建立和分类 | 第46-53页 |
| 4.3.1 曲率估计的路径模型分类方法 | 第46-48页 |
| 4.3.2 直线路径模型 | 第48-49页 |
| 4.3.3 圆弧路径模型 | 第49-51页 |
| 4.3.4 非圆弧路径模型 | 第51-52页 |
| 4.3.5 路径模型分类阈值求解 | 第52-53页 |
| 4.4 路径模型辨识实验与分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 多模糊控制器组合的AGV路径跟踪策略 | 第55-66页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 模糊控制器的设计 | 第55-56页 |
| 5.2.1 模糊控制器的结构 | 第55-56页 |
| 5.2.2 模糊控制器的选择 | 第56页 |
| 5.3 多模糊路径跟踪模糊器的设计 | 第56-61页 |
| 5.3.1 AGV路径跟踪问的提出 | 第56-58页 |
| 5.3.2 路径控制的输入参数的模糊化 | 第58-59页 |
| 5.3.3 模糊规则的建立 | 第59-61页 |
| 5.3.4 模糊控制器的去模糊化 | 第61页 |
| 5.4 速度模糊控制器仿真与分析 | 第61-63页 |
| 5.5 多模糊控制器组合的设计仿真和分析 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结和展望 | 第66-68页 |
| 结论 | 第66页 |
| 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
