基于嵌入式视觉的自动导航系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 常见定位技术介绍 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究意义 | 第17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 基于嵌入式视觉的自动导航系统研究平台 | 第19-27页 |
| 2.1 总体方案 | 第19-21页 |
| 2.1.1 农用车辆自动导航的特殊性 | 第19-20页 |
| 2.1.2 研究方案 | 第20-21页 |
| 2.2 硬件平台 | 第21-24页 |
| 2.2.1 OK6410开发板 | 第21-23页 |
| 2.2.2 相机 | 第23-24页 |
| 2.3 软件平台 | 第24-26页 |
| 2.3.1 OpenCV介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.2 自动导航的关键技术 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 图像获取与相机标定 | 第27-38页 |
| 3.1 图像采集设备和方法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 相机安装 | 第27-29页 |
| 3.1.2 茶园图像特征描述 | 第29-30页 |
| 3.2 农用车辆相对定位 | 第30-35页 |
| 3.2.1 相机标定原理 | 第30-33页 |
| 3.2.2 农用车辆位姿计算 | 第33-35页 |
| 3.3 标定结果 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 导航路径提取算法 | 第38-50页 |
| 4.1 路径提取算法流程 | 第38-39页 |
| 4.2 直线跟踪时获取导航路径 | 第39-45页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第39-43页 |
| 4.2.2 获取导航离散点 | 第43-44页 |
| 4.2.3 导航路径拟合 | 第44-45页 |
| 4.3 垄头路径识别 | 第45-48页 |
| 4.3.1 垄头判断 | 第45-46页 |
| 4.3.2 垄头转弯路径识别 | 第46-48页 |
| 4.4 算法结果与分析 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 系统实现 | 第50-60页 |
| 5.1 开发环境环境 | 第50-55页 |
| 5.1.1 系统引导程序移植 | 第51-52页 |
| 5.1.2 Linux内核与根文件系统移植 | 第52-54页 |
| 5.1.3 交叉编译器的安装和OpenCV的移植 | 第54-55页 |
| 5.2 程序移植 | 第55-58页 |
| 5.2.1 图像采集 | 第55-56页 |
| 5.2.2 交叉编译程序 | 第56-58页 |
| 5.3 导航数据发送 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录I | 第66页 |
| 1.硕士论文研究期间发表的学术论文 | 第66页 |
| 2.硕士论文研究期间参与的项目 | 第66页 |
