RoboCup中型组足球机器人全景视觉系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·相关研究的国内外现状和发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 中型组足球机器人的系统组成 | 第11-25页 |
| ·中型组足球机器人比赛的场地与规则 | 第11-13页 |
| ·中型组足球机器人比赛的场地 | 第11-12页 |
| ·中型组足球机器人比赛的规则 | 第12-13页 |
| ·足球机器人的各个子系统 | 第13-20页 |
| ·通讯子系统 | 第14-15页 |
| ·决策子系统 | 第15-16页 |
| ·运动控制系统 | 第16-18页 |
| ·视觉系统 | 第18-20页 |
| ·全景反射镜的发展趋势 | 第20-25页 |
| ·水平等比镜面 | 第21-22页 |
| ·垂直等比镜面 | 第22-23页 |
| ·组合镜面 | 第23-25页 |
| 第三章 基于颜色的图像分割和特征提取 | 第25-42页 |
| ·颜色空间 | 第25-27页 |
| ·图像分割 | 第27-32页 |
| ·灰度图像分割 | 第27-29页 |
| ·彩色图像的分割 | 第29-31页 |
| ·基于HSI 模型的领域分割法 | 第31-32页 |
| ·颜色标定 | 第32-34页 |
| ·区域分割 | 第34-38页 |
| ·区域的连接与提取 | 第34-35页 |
| ·区域属性 | 第35-36页 |
| ·球的分割 | 第36-38页 |
| ·特征提取 | 第38-42页 |
| ·球的识别 | 第38页 |
| ·球门与角柱的识别 | 第38-42页 |
| 第四章 基于全景视觉的定位 | 第42-66页 |
| ·距离标定 | 第42-44页 |
| ·世界坐标系到机器人坐标系的坐标变换 | 第44-48页 |
| ·世界坐标和机器人坐标 | 第44-46页 |
| ·机器人坐标到世界坐标的转换矩阵 | 第46页 |
| ·机器人坐标到世界坐标的数学模型 | 第46-48页 |
| ·机器人三角自定位 | 第48-51页 |
| ·基于一个路标和一个角柱的自定位 | 第48页 |
| ·基于多个路标的自定位 | 第48-51页 |
| ·白线定位 | 第51-57页 |
| ·Hough 变换 | 第51-53页 |
| ·基于白线的自定位 | 第53-57页 |
| ·对机器人位置的滤波与预测 | 第57-66页 |
| ·基于贝叶斯滤波理论的机器人自定位 | 第57-59页 |
| ·基于粒子滤波的定位方法 | 第59-62页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第62-64页 |
| ·UKF-MCL 方法 | 第64-66页 |
| 第五章 实验的结果与分析 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·软件的功能模块 | 第67-68页 |
| ·实验的软件操作界面 | 第68-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-76页 |
| ·在HSI 模型下的图像分割 | 第69-71页 |
| ·距离标定 | 第71-72页 |
| ·球门、角柱的特征提取和识别以及机器人的自定位 | 第72-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
