| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 自动导引车发展概况 | 第16-17页 |
| 1.2.1 国外发展概况和研究现状 | 第16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 自动导引车导引技术发展现状 | 第17-21页 |
| 1.3.1 目前已实用的导引技术 | 第18-19页 |
| 1.3.2 基于机器视觉的自动导引车发展现状 | 第19-21页 |
| 1.3.3 常见导引技术特性比较 | 第21页 |
| 1.4 本课题研究的主要内容 | 第21-25页 |
| 第二章 智能配送单元视觉系统设计 | 第25-35页 |
| 2.1 基于图像的动态LOOK-AND-MOVE视觉伺服系统设计 | 第25-26页 |
| 2.2 智能配送单元视觉系统关键硬件选型 | 第26-29页 |
| 2.2.1 光源的选择 | 第26-27页 |
| 2.2.2 图像传感器的选择 | 第27-28页 |
| 2.2.3 TCD2560D彩色线阵CCD驱动器 | 第28-29页 |
| 2.2.4 镜头选型 | 第29页 |
| 2.3 智能配送单元嵌入式系统搭建 | 第29-32页 |
| 2.3.1 嵌入式操作系统类型选择 | 第29-30页 |
| 2.3.2 嵌入式开发板选择 | 第30页 |
| 2.3.3 主机开发环境搭建 | 第30-31页 |
| 2.3.4 Linux操作系统搭建 | 第31-32页 |
| 2.4 视觉系统软件架构 | 第32-33页 |
| 2.4.1 视觉系统软件架构设计 | 第32页 |
| 2.4.2 控制器软件架构设计 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 导航路径的图像采集与处理 | 第35-53页 |
| 3.1 路径图像采集系统设计 | 第35-37页 |
| 3.1.1 图像传感器的安装位置确定 | 第36页 |
| 3.1.2 导航路径标示线设置 | 第36-37页 |
| 3.2 图像预处理算法流程设计 | 第37-43页 |
| 3.2.1 图像的灰度化 | 第37-39页 |
| 3.2.2 灰度图像的二值化 | 第39-41页 |
| 3.2.3 图像形态学滤波去噪 | 第41-43页 |
| 3.2.4 图像形态学边缘检测 | 第43页 |
| 3.3 基于逆透视变换的坐标映射关系建立 | 第43-50页 |
| 3.3.1 逆透视变换原理及基本推导 | 第44-46页 |
| 3.3.2 导航路径标识线的逆透视变换 | 第46-50页 |
| 3.4 霍夫变换直线检测 | 第50-51页 |
| 3.4.1 霍夫变换检测直线的基本思想 | 第50-51页 |
| 3.4.2 霍夫变换直线检测的具体应用 | 第51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于机器视觉的智能配送单元控制器设计 | 第53-61页 |
| 4.1 智能配送单元运动学模型 | 第53-55页 |
| 4.2 改进的变结构控制 | 第55-56页 |
| 4.3 控制器设计 | 第56页 |
| 4.4 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 | 第56-59页 |
| 4.4.1 算法结合思想 | 第56-57页 |
| 4.4.2 算法流程 | 第57页 |
| 4.4.3 算法实现 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 仿真实验结果与分析 | 第61-67页 |
| 5.1 实验设计 | 第61页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第61-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 课题总结 | 第67-68页 |
| 6.2 课题展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第77-78页 |