| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第11-15页 |
| 1.2.1 移动机器人视觉定位与导航的研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于人工路标的自主定位与导航的研究概况 | 第13-15页 |
| 1.3 课题来源 | 第15-16页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 移动机器人视觉导航系统构建 | 第18-28页 |
| 2.1 系统总体方案设计 | 第18-20页 |
| 2.1.1 视觉伺服系统的组成 | 第18-19页 |
| 2.1.2 视觉导航系统原理与工作流程 | 第19-20页 |
| 2.2 视觉系统的硬件与软件配置 | 第20-22页 |
| 2.2.1 摄像机的选择 | 第20-21页 |
| 2.2.2 视觉导航系统的软件平台 | 第21页 |
| 2.2.3 基于DirectShow和OpenCv的视频图像处理系统 | 第21-22页 |
| 2.3 新型人工路标图案的设计 | 第22-26页 |
| 2.3.1 路标简介 | 第22-23页 |
| 2.3.2 QR码简介 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于二进制编码的人工路标图案设计方案 | 第24-26页 |
| 2.4 定位与导航原理 | 第26-27页 |
| 2.5 视觉图像处理的流程 | 第27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 人工路标图像预处理技术 | 第28-42页 |
| 3.1 摄像机的标定 | 第28-31页 |
| 3.1.1 摄像机成像模型 | 第28-30页 |
| 3.1.2 二维视觉测量的摄像机标定 | 第30-31页 |
| 3.2 人工路标图像的灰度化处理 | 第31-32页 |
| 3.3 人工路标图像的滤波降噪处理 | 第32-36页 |
| 3.3.1 均值滤波原理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 改进的中值滤波原理 | 第33页 |
| 3.3.3 改进的中值和均值混合滤波算法 | 第33-34页 |
| 3.3.4 结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.4 人工路标图像的二值化处理 | 第36-41页 |
| 3.4.1 人工路标的外围标志识别 | 第36-38页 |
| 3.4.2 人工路标图像的放大 | 第38-39页 |
| 3.4.3 路标图像二值化处理 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 人-工路标图像的特征识别与信息提取 | 第42-56页 |
| 4.1 人工路标图像的定位 | 第42-47页 |
| 4.1.1 人工路标位置探测图形的识别 | 第42-43页 |
| 4.1.2 人工路标位置探测图形中心线及探测中心的确定 | 第43-45页 |
| 4.1.3 移动机器人相对位置的确定 | 第45-47页 |
| 4.2 人工路标图像的旋转 | 第47-50页 |
| 4.2.1 OpenCv中图像的旋转 | 第47-48页 |
| 4.2.2 路标图像的旋转实现 | 第48-50页 |
| 4.3 人工路标图像的透视畸变校正 | 第50-54页 |
| 4.3.1 人工路标的图像畸变失真类型 | 第51页 |
| 4.3.2 透视畸变校正算法 | 第51-54页 |
| 4.4 人工路标图像的信息提取 | 第54-55页 |
| 4.4.1 路标数据模块的间距设置 | 第55页 |
| 4.4.2 路标信息的编码与解码 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 移动机器人自主定位与导航实验 | 第56-66页 |
| 5.1 机器人串口通信设计 | 第56-58页 |
| 5.1.1 MSComm控件介绍 | 第56-57页 |
| 5.1.2 基于VC++6.0的串口通信设计 | 第57-58页 |
| 5.2 视觉导航软件 | 第58-59页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第59-65页 |
| 5.3.1 路标的放置 | 第60-61页 |
| 5.3.2 静态实验 | 第61-63页 |
| 5.3.3 动态实验 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
