基于NAO机器人的视觉目标检测与跟踪
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 仿人机器人国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 仿人机器人国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 NAO机器人视觉国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 NAO机器人硬件及软件简介 | 第14-22页 |
| 2.1 硬件配置 | 第15页 |
| 2.2 NAO机器人视觉系统 | 第15-17页 |
| 2.3 软件配置 | 第17-21页 |
| 2.3.1 NAOqi的功能 | 第17-18页 |
| 2.3.2 NAOqi结构框架 | 第18-20页 |
| 2.3.3 软件开发环境 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 NAO机器人视觉图像处理算法研究 | 第22-34页 |
| 3.1 NAO机器人图像处理过程 | 第22页 |
| 3.2 输入图像格式转换 | 第22-27页 |
| 3.2.1 RGB颜色空间 | 第23页 |
| 3.2.2 HSI颜色空间 | 第23-24页 |
| 3.2.3 YUV颜色空间 | 第24-25页 |
| 3.2.4 颜色空间的选取 | 第25-27页 |
| 3.3 图像分割 | 第27-29页 |
| 3.3.1 基于边缘的图像分割算法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于区域的图像分割算法 | 第28页 |
| 3.3.3 基于颜色的图像分割算法 | 第28页 |
| 3.3.4 图像分割算法的选定 | 第28-29页 |
| 3.4 图像去噪 | 第29-31页 |
| 3.4.1 高斯滤波器 | 第29-30页 |
| 3.4.2 中值滤波器 | 第30-31页 |
| 3.5 提取目标轮廓、中心 | 第31页 |
| 3.6 图像处理过程具体实现 | 第31-33页 |
| 3.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 NAO机器人视觉跟踪与抓取实验设计 | 第34-51页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 摄像机的标定 | 第34-36页 |
| 4.3 单目测距模型 | 第36-38页 |
| 4.4 目标定位、跟踪策略 | 第38-40页 |
| 4.4.1 策略概述 | 第38页 |
| 4.4.2 寻找目标 | 第38-40页 |
| 4.4.3 移动至目标 | 第40页 |
| 4.4.4 下蹲、抓取目标和站立 | 第40页 |
| 4.5 动作编辑 | 第40-43页 |
| 4.5.1 Choregraphe软件简介 | 第40-41页 |
| 4.5.2 动作创建方式 | 第41-43页 |
| 4.6 典型动作设计 | 第43-44页 |
| 4.6.1 下蹲动作设计 | 第43-44页 |
| 4.6.2 站立动作设计 | 第44页 |
| 4.7 NAO机器人视觉跟踪系统框架 | 第44-46页 |
| 4.8 NAO机器人目标跟踪、抓取实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.9 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
