基于多信息融合的机器人自主特性研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·多传感器信息融合发展 | 第13-17页 |
| ·现状、存在的问题和发展方向 | 第17-18页 |
| ·本文所做的工作 | 第18-20页 |
| 第二章 理论基础 | 第20-36页 |
| ·机器人技术 | 第20页 |
| ·数字图像处理基础 | 第20-27页 |
| ·数字图像处理的基本概念 | 第20-22页 |
| ·数字形态学图像处理 | 第22-23页 |
| ·色彩空间模型 | 第23-26页 |
| ·静止图像的分割 | 第26-27页 |
| ·多传感器信息融合的基础理论 | 第27-35页 |
| ·传感器的类型及数据特征 | 第27-28页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第28-29页 |
| ·多传感器信息融合体系结构 | 第29-31页 |
| ·信息融合的层次结构 | 第31-33页 |
| ·信息融合的技术和方法 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于单一视觉传感器信息的机器人自主特性 | 第36-46页 |
| ·视频序列中运动目标的提取 | 第36-38页 |
| ·帧差法提取运动目标 | 第37-38页 |
| ·背景差法提取运动目标 | 第38页 |
| ·视频序列中运动目标的特征 | 第38-39页 |
| ·形状特征的提取 | 第38-39页 |
| ·颜色特征的提取 | 第39页 |
| ·基于单目视觉的运动目标跟踪 | 第39-45页 |
| ·运动目标特征的获取 | 第40-41页 |
| ·基于HSV阈值分割的运动目标识别 | 第41-42页 |
| ·试验与结论 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于多传感器信息融合的机器人自主特性研究 | 第46-64页 |
| ·移动机器人的避障体系结构 | 第46-52页 |
| ·智能移动机器人平台简介 | 第46-47页 |
| ·智能移动机器人平台外观说明 | 第47页 |
| ·机器人避障中的超声传感器 | 第47-49页 |
| ·智能移动机器人控制体系 | 第49-52页 |
| ·模糊控制理论 | 第52-55页 |
| ·模糊控制理论简介 | 第53页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第53-54页 |
| ·模糊推理的优缺点 | 第54-55页 |
| ·基于模糊信息融合的移动机器人避障 | 第55-61页 |
| ·模糊信息融合的基本思想和基本步骤 | 第55-56页 |
| ·基于模糊信息融合的避障设计 | 第56-60页 |
| ·试验结果 | 第60-61页 |
| ·基于优先度的移动机器人运动目标跟踪 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第五章 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第73-74页 |
