视觉导航AGV定位与路径规划技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 课题来源 | 第11页 |
| 1.3 视觉导航AGV发展现状 | 第11-12页 |
| 1.4 AGV导航关键技术 | 第12-16页 |
| 1.4.1 定位技术 | 第12-15页 |
| 1.4.2 路径规划技术 | 第15-16页 |
| 1.5 论文研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 AGV视觉导航方案设计 | 第18-28页 |
| 2.1 视觉导航方式分析 | 第19-22页 |
| 2.1.1 视觉导航功能需求分析 | 第19页 |
| 2.1.2 视觉导航方式分类 | 第19-20页 |
| 2.1.3 视觉导航方式对比分析 | 第20-22页 |
| 2.2 自由路径视觉导航方案设计 | 第22-27页 |
| 2.2.1 整体框架 | 第22页 |
| 2.2.2 硬件选型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 硬件调试 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于图像匹配的视觉定位算法 | 第28-49页 |
| 3.1 视觉定位流程 | 第28页 |
| 3.2 图像特征匹配 | 第28-37页 |
| 3.2.1 特征匹配算法对比分析 | 第28-34页 |
| 3.2.2 图像匹配概率模型的建立 | 第34-37页 |
| 3.3 相对位姿估计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 数学模型建立 | 第38-39页 |
| 3.3.2 结合RANSAC的最小二乘法求解 | 第39-42页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第42-48页 |
| 3.4.1 相对位姿估计精度实验 | 第42-44页 |
| 3.4.2 全局定位实验 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于自由路径的路径规划算法 | 第49-71页 |
| 4.1 基于JPS的全局路径规划算法 | 第49-60页 |
| 4.1.1 地图模型建立 | 第49-50页 |
| 4.1.2 JPS算法 | 第50-53页 |
| 4.1.3 改进的JPS算法 | 第53-57页 |
| 4.1.4 全局路径规划算法仿真实验 | 第57-60页 |
| 4.2 基于动态窗口法的局部路径规划 | 第60-69页 |
| 4.2.1 环境信息获取及处理 | 第60-62页 |
| 4.2.2 动态窗口法 | 第62-64页 |
| 4.2.3 改进的动态窗口法 | 第64-67页 |
| 4.2.4 局部路径规划算法仿真实验 | 第67-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 AGV视觉导航实验与分析 | 第71-89页 |
| 5.1 视觉导航系统搭建 | 第71-72页 |
| 5.1.1 硬件平台 | 第71页 |
| 5.1.2 软件平台 | 第71-72页 |
| 5.2 AGV全局路径规划实验与分析 | 第72-74页 |
| 5.3 AGV导航实验与分析 | 第74-88页 |
| 5.3.1 实验方法 | 第74-75页 |
| 5.3.2 无障碍导航实验与分析 | 第75-80页 |
| 5.3.3 简单障碍导航实验与分析 | 第80-84页 |
| 5.3.4 复杂障碍导航实验与分析 | 第84-88页 |
| 5.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 总结与展望 | 第89-92页 |
| 1 工作总结 | 第89-90页 |
| 2 论文创新点 | 第90页 |
| 3 工作展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 附录 | 第98-108页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 附件 | 第110页 |
