基于自主视觉的移动机器人运动规划方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-19页 |
| 1.1 引言 | 第7-11页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.3 移动机器人主要研究热点 | 第11-13页 |
| 1.3.1 移动机器人架构和控制方案 | 第11-12页 |
| 1.3.2 移动机器人视觉研究 | 第12页 |
| 1.3.3 移动机器人路径规划 | 第12-13页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 论文研究的主要内容及结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于麦克纳姆轮的移动机器人平台 | 第19-41页 |
| 2.1 四麦克纳姆轮移动机器人机构设计与分析 | 第19-26页 |
| 2.1.1 四麦克纳姆轮移动机器人的机构设计 | 第21-22页 |
| 2.1.2 四麦克纳姆轮移动机器人运动学分析 | 第22-25页 |
| 2.1.3 移动机器人减震装置 | 第25-26页 |
| 2.2 基于CAN通信的移动机器人运动控制系统 | 第26-39页 |
| 2.2.1 移动机器人运动控制系统总体结构 | 第26-27页 |
| 2.2.2 机器人驱动系统CAN通信设计 | 第27-29页 |
| 2.2.3 移动机器人系统驱动模块 | 第29-38页 |
| 2.2.4 移动机器人电源模块 | 第38-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 基于自主视觉的人体姿态识别系统 | 第41-64页 |
| 3.1 移动机器人视觉技术概述 | 第41-46页 |
| 3.2 肢体动作指令获取视觉传感器 | 第46-56页 |
| 3.2.1 视觉传感器的硬件组成 | 第47-52页 |
| 3.2.2 视觉传感器的工作原理 | 第52-56页 |
| 3.3 自然人体姿态与肢体动作语言识别算法 | 第56-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 移动机器人控制软件系统设计 | 第64-87页 |
| 4.1 系统总体方案设计 | 第64-66页 |
| 4.1.1 移动机器人基本系统组成 | 第64-65页 |
| 4.1.2 移动机器人系统架构 | 第65页 |
| 4.1.3 移动机器人底盘方案 | 第65-66页 |
| 4.2 上位机运动指令获取系统软件设计 | 第66-82页 |
| 4.2.1 上位机系统软件开发环境 | 第66-68页 |
| 4.2.2 视觉程序设计 | 第68-79页 |
| 4.2.3 分析决策程序设计 | 第79-80页 |
| 4.2.4 无线通信程序设计 | 第80-82页 |
| 4.3 下位机机器人实施运动控制系统软件设计 | 第82-85页 |
| 4.3.1 下位机通信系统 | 第82-84页 |
| 4.3.2 下位机控制系统 | 第84-85页 |
| 4.4 移动机器人软件部分总体程序 | 第85-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 移动机器人系统实验与结果分析 | 第87-107页 |
| 5.1 实验环境搭建与机器人系统集成 | 第87页 |
| 5.2 人体姿态识别测试 | 第87-94页 |
| 5.2.1 正常光照条件下人体姿态识别测试 | 第87-92页 |
| 5.2.2 不同光照条件下人体姿态识别测试 | 第92-94页 |
| 5.3 移动机器人操控测试 | 第94-105页 |
| 5.3.1 室内环境下移动机器人操控测试 | 第94-104页 |
| 5.3.2 室外环境下移动机器人操控测试 | 第104-105页 |
| 5.4 本章小结 | 第105-107页 |
| 总结与展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-112页 |
| 论文发表情况 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113页 |
