基于双目视觉自动导引车的障碍识别与避障策略
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 双目视觉研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 避障策略研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文章节安排及创新点 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第16-19页 |
| 第二章 自动导引车障碍检测方法概述 | 第19-29页 |
| 2.1 非接触式传感器监测技术 | 第19-25页 |
| 2.2 基于视觉的障碍识别技术 | 第25-26页 |
| 2.2.1 单目视觉测距技术 | 第26页 |
| 2.2.2 双目视觉测距技术 | 第26页 |
| 2.3 障碍识别技术优缺点对比 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于双目视觉的3D立体重建及障碍识别 | 第29-51页 |
| 3.1 图像处理 | 第29-33页 |
| 3.2 摄像机的图像获取及其标定 | 第33-38页 |
| 3.2.1 针孔成像模型 | 第34-37页 |
| 3.2.2 摄像机标定 | 第37-38页 |
| 3.3 双目测量立体匹配与三维重建 | 第38-46页 |
| 3.3.1 双目测量模型建立 | 第38-43页 |
| 3.3.2 立体匹配 | 第43页 |
| 3.3.3 匹配约束条件 | 第43-44页 |
| 3.3.4 基于兴趣点的匹配算法 | 第44-46页 |
| 3.4 基于EmguCV的双目视觉程序开发 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于改进的人工势场法避障控制策略 | 第51-63页 |
| 4.1 传统人工势场法 | 第51-55页 |
| 4.1.1 常见避障控制算法 | 第51-53页 |
| 4.1.2 人工势场法基本原理 | 第53-55页 |
| 4.2 改进的人工势场法 | 第55-57页 |
| 4.2.1 局部最小点问题 | 第55-56页 |
| 4.2.2 改进方法 | 第56-57页 |
| 4.3 结合边缘检测的人工势场避障策略 | 第57-59页 |
| 4.4 实验仿真 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |
