| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 机器人视觉导航系统介绍 | 第16-17页 |
| 1.3 机器人视觉导航研究现状 | 第17-23页 |
| 1.3.1 移动机器人视觉导航国外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.2 移动机器人视觉导航国内研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3.3 机器人路径规划研究现状 | 第22-23页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第23-25页 |
| 第二章 机器人视觉导航系统的研究 | 第25-37页 |
| 2.1 机器人的导航技术 | 第25-27页 |
| 2.2 机器人视觉导航技术 | 第27页 |
| 2.3 机器人视觉导航系统 | 第27-36页 |
| 2.3.1 机器人视觉系统 | 第27-28页 |
| 2.3.2 硬件组成 | 第28-34页 |
| 2.3.3 软件组成 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 视觉导航中全局图像目标提取系统研究 | 第37-69页 |
| 3.1 摄像头标定 | 第37-44页 |
| 3.1.1 标定理论 | 第37-39页 |
| 3.1.2 畸变理论 | 第39-41页 |
| 3.1.3 系统标定 | 第41-44页 |
| 3.2 图像采集 | 第44-46页 |
| 3.3 全局图像预处理 | 第46-56页 |
| 3.3.1 颜色平面抽取 | 第46-47页 |
| 3.3.2 对比度增强 | 第47-48页 |
| 3.3.3 图像二值化 | 第48-49页 |
| 3.3.4 图像滤波 | 第49-51页 |
| 3.3.5 图像边缘检测 | 第51-56页 |
| 3.4 全局图像目标提取 | 第56-66页 |
| 3.4.1 图像匹配算法 | 第56-57页 |
| 3.4.2 图像特征提取 | 第57-58页 |
| 3.4.3 图像几何匹配算法 | 第58-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-69页 |
| 第四章 储罐清洗机器人全覆盖路径规划研究 | 第69-91页 |
| 4.1 全覆盖路径规划算法 | 第69-70页 |
| 4.2 储油罐环境建模 | 第70-74页 |
| 4.2.1 储油罐环境介绍 | 第70-71页 |
| 4.2.2 环境建模 | 第71-72页 |
| 4.2.3 清洗区域全覆盖 | 第72-73页 |
| 4.2.4 确定清洗点 | 第73-74页 |
| 4.3 机器人全覆盖路径规划 | 第74-79页 |
| 4.3.1 Bug算法 | 第74-75页 |
| 4.3.2 一种适用于储油罐清洗机器人的改进Bug算法 | 第75-76页 |
| 4.3.3 机器人全覆盖路径规划的导航仿真研究 | 第76-79页 |
| 4.4 机器人避障算法 | 第79-88页 |
| 4.4.1 障碍物检测模型 | 第79-80页 |
| 4.4.2 障碍物检测算法 | 第80-86页 |
| 4.4.3 视觉测距结果与分析 | 第86-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-91页 |
| 第五章 机器人视觉导航系统的实现 | 第91-107页 |
| 5.1 视觉导航系统中总体功能模块 | 第91-92页 |
| 5.2 视觉导航系统流程 | 第92-93页 |
| 5.3 试验研究 | 第93-105页 |
| 5.3.1 试验平台搭建 | 第93-95页 |
| 5.3.2 控制系统 | 第95-98页 |
| 5.3.3 油罐大小检测试验 | 第98-99页 |
| 5.3.4 障碍物位置检测试验 | 第99-100页 |
| 5.3.5 移动机器人位置检测试验 | 第100-102页 |
| 5.3.6 机器人行走路径识别试验 | 第102-105页 |
| 5.4 本章小结 | 第105-107页 |
| 第六章 总结与展望 | 第107-109页 |
| 6.1 总结 | 第107页 |
| 6.2 展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第115-117页 |
| 作者与导师简介 | 第117-118页 |