| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 多机器人系统 | 第15-17页 |
| 1.2.2 机器人视觉定位技术 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 不同光照条件下的多移动机器人视觉分割与定位研究 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 全局视觉系统及其机器人色标板设计 | 第20-21页 |
| 2.3 机器人视觉分割与定位算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 感兴趣区域(ROI)的提取 | 第21-22页 |
| 2.3.2 ROI的直方图均衡化 | 第22-23页 |
| 2.3.3 YUV空间中基于K-means聚类的阈值获取 | 第23-25页 |
| 2.3.4 四值化阈值分割及其机器人定位 | 第25-26页 |
| 2.4 多机器人视觉分割与定位实验 | 第26-31页 |
| 2.5 基于视觉分割定位的机器人轨迹跟踪控制实验 | 第31-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于免疫神经网络的多移动机器人定位校正技术 | 第35-54页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 免疫神经网络 | 第36-40页 |
| 3.2.1 网络拓扑结构 | 第36-37页 |
| 3.2.2 网络的参数训练 | 第37-38页 |
| 3.2.3 网络的免疫进化 | 第38-40页 |
| 3.2.3.1 适应度定义 | 第38页 |
| 3.2.3.2 浓度定义 | 第38-39页 |
| 3.2.3.3 交叉算子 | 第39页 |
| 3.2.3.4 变异算子 | 第39页 |
| 3.2.3.5 免疫神经网络的进化流程 | 第39-40页 |
| 3.3 基于免疫神经网络的摄像机标定 | 第40-42页 |
| 3.3.1 提取疫苗 | 第40-41页 |
| 3.3.2 网络训练 | 第41-42页 |
| 3.4 摄像机标定实验 | 第42-45页 |
| 3.5 基于免疫神经网络的分布视觉图像畸变校正 | 第45-46页 |
| 3.6 图像畸变校正后的机器人分割定位实验 | 第46-50页 |
| 3.7 图像畸变校正后的多机器人轨迹跟踪控制实验 | 第50-53页 |
| 3.8 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于人工势力场的多机器人免疫协作围捕研究 | 第54-71页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 多机器人免疫追捕运动模型 | 第55-62页 |
| 4.2.1 免疫网络模型 | 第55-56页 |
| 4.2.2 免疫追捕运动模型的基本定义 | 第56-61页 |
| 4.2.2.1 抗原定义 | 第56-57页 |
| 4.2.2.2 抗体定义 | 第57-60页 |
| 4.2.2.3 人工势场法 | 第60-61页 |
| 4.2.3 追捕运动模型的抗体进化与选择 | 第61页 |
| 4.2.4 多机器人协作狗羊放牧围捕算法 | 第61-62页 |
| 4.3 基于人工免疫的多机器人协作围捕性能测试实验 | 第62-70页 |
| 4.3.1 多机器人协作围捕仿真测试实验 | 第62-66页 |
| 4.3.2 分布视觉下的多移动机器人协作围捕实验 | 第66-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士期间所发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间所取得的科研成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
