家庭服务机器人智能空间关键技术研究与设计
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-17页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·智能空间 | 第11-13页 |
| ·智能空间的概念 | 第11-12页 |
| ·研究现状与发展趋势 | 第12-13页 |
| ·相关技术研究状况和进展 | 第13-15页 |
| ·机器视觉与图像处理 | 第13页 |
| ·移动机器人定位与导航技术 | 第13-14页 |
| ·地图构建技术 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究问题 | 第15-16页 |
| ·各章主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 人工地标生成研究 | 第17-25页 |
| ·人工地标概述 | 第17-19页 |
| ·人工地标的定义 | 第17页 |
| ·人工地标技术综述 | 第17-18页 |
| ·人工地标设计原则 | 第18-19页 |
| ·基于 QR code 技术的二维自相似地标 | 第19-23页 |
| ·地标模式设计理论分析 | 第19-22页 |
| ·自相似函数的定义与性质 | 第19页 |
| ·一维二进齐次自相似信号的构造研究 | 第19-22页 |
| ·地标信息表示技术-QR code 技术 | 第22页 |
| ·地标结构与特色说明 | 第22-23页 |
| ·无线射频标签用作人工地标初探 | 第23-24页 |
| ·无线射频技术概述 | 第23-24页 |
| ·无线射频标签用作地标的基本思想 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于人工地标的机器人自定位 | 第25-35页 |
| ·技术基础 | 第25-29页 |
| ·摄像机标定 | 第25-26页 |
| ·Tsai 标定算法 | 第26-29页 |
| ·复杂环境下人工地标的检测 | 第29-30页 |
| ·人工地标的识别方案 | 第30-31页 |
| ·基于人工地标的机器人自定位 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于顶棚摄像机的环境建模 | 第35-53页 |
| ·环境区域分割 | 第35-37页 |
| ·图像预处理 | 第35页 |
| ·图像灰度化 | 第35页 |
| ·图像滤波 | 第35页 |
| ·canny 边缘检测算法 | 第35-37页 |
| ·边缘闭合 | 第37页 |
| ·连通区域标记 | 第37页 |
| ·基于颜色的区域识别 | 第37-44页 |
| ·基于颜色的混合高斯模型 | 第38-39页 |
| ·EM算法 | 第39页 |
| ·区域识别算法 | 第39-40页 |
| ·试验结果及误差分析 | 第40-44页 |
| ·区域识别前期准备工作 | 第40-41页 |
| ·区域识别试验结果 | 第41-43页 |
| ·误差分析及改进思路 | 第43-44页 |
| ·环境区域定位 | 第44-51页 |
| ·自标定理论 | 第44-45页 |
| ·基于三灭点的摄像机自标定算法 | 第45-47页 |
| ·基本原理 | 第45-46页 |
| ·基本标定公式 | 第46-47页 |
| ·直线提取算法 | 第47-49页 |
| ·定位算法 | 第49页 |
| ·试验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于多顶棚摄像机的图像拼接 | 第53-62页 |
| ·图像拼接技术概述 | 第53-56页 |
| ·什么是图像拼接 | 第53页 |
| ·图像拼接技术分类 | 第53-54页 |
| ·平面变换模型 | 第54-56页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第56-59页 |
| ·尺度空间理论 | 第56页 |
| ·SIFT 算法 | 第56-57页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第57-59页 |
| ·特征匹配 | 第59页 |
| ·基于欧式距离的特征匹配 | 第59页 |
| ·RANSAC 算法 | 第59页 |
| ·试验结果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 硕士期间发表的论文及参加的科研工作 | 第72-73页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第73页 |
