基于视觉的仿人机器人自定位研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·相关研究 | 第11-17页 |
| ·移动机器人自定位研究 | 第11-14页 |
| ·仿人机器人相关研究 | 第14-17页 |
| ·主动定位研究 | 第17页 |
| ·本文内容 | 第17-19页 |
| 2 仿人足球机器人系统介绍及视觉算法改进 | 第19-37页 |
| ·仿人足球机器人系统介绍 | 第19-20页 |
| ·视觉子系统结构 | 第20-22页 |
| ·硬件参数 | 第20-21页 |
| ·处理流程 | 第21-22页 |
| ·图像处理方法的改进 | 第22-29页 |
| ·颜色定义与颜色分类 | 第22-24页 |
| ·图像分割算法 | 第24-28页 |
| ·图像处理实验数据及分析 | 第28-29页 |
| ·目标定位方法 | 第29-36页 |
| ·目标定位模型 | 第29-32页 |
| ·摄像机参数标定方法 | 第32-34页 |
| ·目标定位实验数据及分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3. 基于粒子滤波的仿人机器人自定位方法 | 第37-49页 |
| ·贝叶斯滤波理论与粒子滤波算法 | 第37-42页 |
| ·贝叶斯滤波理论 | 第37-39页 |
| ·粒子滤波算法 | 第39-42页 |
| ·基于粒子滤波的仿人机器人自定位方法 | 第42-45页 |
| ·仿人机器人运动模型 | 第42-44页 |
| ·粒子权值函数定义 | 第44-45页 |
| ·仿人机器人自定位实验数据及分析 | 第45-48页 |
| ·视觉观测误差测试 | 第45-46页 |
| ·自定位实验 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于POMCP的主动定位方法 | 第49-62页 |
| ·在POMDP框架下对主动定位问题建模 | 第49-50页 |
| ·基于POMCP算法的主动定位方法 | 第50-57页 |
| ·基于POMCP的主动定位算法流程 | 第50-53页 |
| ·回报函数定义和分析 | 第53-57页 |
| ·主动定位仿真实验数据及分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 基于语义信息的仿人足球机器人主动定位 | 第62-70页 |
| ·仿人足球机器人语义地图 | 第62-66页 |
| ·语义地图相关研究背景 | 第62页 |
| ·仿人足球机器人语义地图结构 | 第62-64页 |
| ·仿人足球机器人语义地图的实现 | 第64-66页 |
| ·基于语义信息的仿人足球机器人主动定位方法 | 第66-68页 |
| ·基于语义信息的仿人足球机器人主动定位实验 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
| 教育经历 | 第76页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第76页 |
