服务机器人视觉导航技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·智能服务机器人综述 | 第11-16页 |
| ·国外服务机器人现状 | 第11-14页 |
| ·国内服务机器人现状 | 第14-16页 |
| ·机器人视觉系统综述 | 第16-17页 |
| ·课题来源和研究意义 | 第17-18页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 立体相机标定 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·针孔成像模型 | 第20-21页 |
| ·摄像机模型 | 第21-25页 |
| ·单目摄像机模型 | 第21-24页 |
| ·双目摄像机模型 | 第24-25页 |
| ·摄像机标定 | 第25-28页 |
| ·单摄像机的标定 | 第25-27页 |
| ·立体摄像机的标定 | 第27-28页 |
| ·立体相机标定实验 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于人工路标的机器人自定位 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·人工路标的设计 | 第30-31页 |
| ·人工路标区域检测 | 第31-35页 |
| ·HSV色彩空间 | 第32-33页 |
| ·颜色分割提取路标区域 | 第33-34页 |
| ·路标区域的提取 | 第34-35页 |
| ·人工路标识别 | 第35-37页 |
| ·直线交比不变性 | 第35页 |
| ·路标缺口点位置定位 | 第35-36页 |
| ·自适应窗口识别缺口 | 第36-37页 |
| ·基于路标的视觉定位系统 | 第37-40页 |
| ·立体测距原理 | 第37-39页 |
| ·路标定位系统 | 第39-40页 |
| ·实验与结论 | 第40-44页 |
| ·不同环境下的路标检测 | 第40-41页 |
| ·立体测距精度测试 | 第41-43页 |
| ·移动机器人视觉自定位 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于视觉的同时定位与地图创建 | 第45-61页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·移动机器人系统模型 | 第45-49页 |
| ·里程计模型 | 第45-47页 |
| ·运动模型 | 第47-48页 |
| ·观测模型 | 第48-49页 |
| ·路标模型 | 第49页 |
| ·EKf原理 | 第49-53页 |
| ·状态预测 | 第50-51页 |
| ·状态更新 | 第51-52页 |
| ·算法总结 | 第52-53页 |
| ·EKF-SLAM | 第53-56页 |
| ·状态空间 | 第54页 |
| ·系统动态方程 | 第54-55页 |
| ·状态预测 | 第55页 |
| ·观测更新 | 第55页 |
| ·EKF-SLAM算法的流程 | 第55-56页 |
| ·实验与结论 | 第56-60页 |
| ·EKF-SLAM仿真实验 | 第56-58页 |
| ·基于视觉的EKF-SLAM实验 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61页 |
| ·工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
