移动机器人嵌入式平台的障碍检测与跟踪研究及优化实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 UGV研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 基于ARM的嵌入式系统研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 UGV的发展与研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 移动机器人嵌入式平台研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题研究内容与组织架构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容及主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 移动机器人嵌入式平台设计 | 第17-33页 |
| 2.1 系统结构总体设计 | 第17-18页 |
| 2.2 硬件框架设计方案 | 第18-24页 |
| 2.2.1 运动控制系统设计 | 第18-21页 |
| 2.2.2 感知系统设计 | 第21-24页 |
| 2.3 软件框架设计方案 | 第24-31页 |
| 2.3.1 运动控制系统设计与实现 | 第24-27页 |
| 2.3.2 感知系统设计与实现 | 第27-31页 |
| 2.4 嵌入式软件开发流程 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 前方障碍检测与跟踪 | 第33-52页 |
| 3.1 障碍检测概述 | 第33-35页 |
| 3.2 激光雷达和摄像机联合标定 | 第35-41页 |
| 3.2.1 摄像机标定 | 第35-38页 |
| 3.2.2 联合标定 | 第38-41页 |
| 3.3 障碍检测 | 第41-46页 |
| 3.3.1 地面起伏分析 | 第42-44页 |
| 3.3.2 单线激光雷达障碍检测 | 第44-46页 |
| 3.4 目标跟踪 | 第46-49页 |
| 3.4.1 相关工作 | 第46-47页 |
| 3.4.2 算法实现 | 第47-48页 |
| 3.4.3 关键点提取 | 第48-49页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 性能优化研究 | 第52-65页 |
| 4.1 激光雷达区域障碍估计与跟踪 | 第52-54页 |
| 4.1.1 基于卡尔曼滤波的激光雷达障碍跟踪 | 第52-53页 |
| 4.1.2 激光雷达目标跟踪 | 第53-54页 |
| 4.2 特征点筛选 | 第54-57页 |
| 4.2.1 CMT执行流程 | 第54-55页 |
| 4.2.2 优化流程 | 第55-57页 |
| 4.3 OpenCL处理 | 第57-63页 |
| 4.3.1 直方图计算加速 | 第59-61页 |
| 4.3.2 Sobel处理加速 | 第61-63页 |
| 4.4 基于运动估计的画面切分 | 第63-64页 |
| 4.4.1 画面切分流程 | 第63页 |
| 4.4.2 切分效果 | 第63-64页 |
| 4.4.3 优化分析 | 第64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 结论与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和出版著作情况 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间申请的专利情况 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科学研究情况 | 第73页 |
