基于RGB-D的移动机器人跟随系统设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 移动机器人的分类和主要研究内容 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 移动机器人国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 视觉跟踪算法国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 移动机器人系统的构成 | 第13-14页 |
| 1.4.1 传感器模块 | 第13-14页 |
| 1.4.2 数据处理模块 | 第14页 |
| 1.4.3 运动控制模块 | 第14页 |
| 1.5 课题主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 移动机器人跟随系统平台设计 | 第16-33页 |
| 2.1 移动机器人跟随系统总体方案分析 | 第16-17页 |
| 2.1.1 需求分析 | 第16页 |
| 2.1.2 移动机器人跟随系统方案设计 | 第16-17页 |
| 2.2 移动机器人跟随系统硬件系统设计 | 第17-26页 |
| 2.2.1 传感器的选择及传感器模型 | 第17-24页 |
| 2.2.2 驱动方式选择 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据处理器的选择 | 第25-26页 |
| 2.3 移动机器人跟随软件系统设计 | 第26-32页 |
| 2.3.1 上位机程序设计 | 第26-27页 |
| 2.3.2 下位机程序设计 | 第27-29页 |
| 2.3.3 上下位机通信协议 | 第29-30页 |
| 2.3.4 集成开发环境介绍 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 移动机器人跟随系统算法设计 | 第33-54页 |
| 3.1 移动机器人跟随系统视觉跟踪算法设计 | 第33-39页 |
| 3.1.1 均值向量 | 第33-34页 |
| 3.1.2 Meanshift算法 | 第34-36页 |
| 3.1.3 Meanshift目标跟踪算法 | 第36-37页 |
| 3.1.4 Meanshift算法改进 | 第37-39页 |
| 3.1.5 跟踪目标位置计算 | 第39页 |
| 3.2 移动机器人跟随系统控制算法设计 | 第39-52页 |
| 3.2.1 跟随误差模型分析 | 第39-42页 |
| 3.2.2 PID控制原理 | 第42-47页 |
| 3.2.3 模糊控制原理 | 第47-49页 |
| 3.2.4 模糊PI控制器设计 | 第49-52页 |
| 3.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 移动机器人跟随系统实验设计 | 第54-61页 |
| 4.1 实验平台说明 | 第54-55页 |
| 4.2 视觉跟踪算法对比实验 | 第55-56页 |
| 4.2.1 实验说明 | 第55-56页 |
| 4.2.2 实验数据分析 | 第56页 |
| 4.3 可行性验证实验 | 第56-58页 |
| 4.3.1 实验说明 | 第56-57页 |
| 4.3.2 实验数据分析 | 第57-58页 |
| 4.4模糊PI控制器性能分析实验 | 第58-60页 |
| 4.4.1 实验说明 | 第58-59页 |
| 4.4.2 实验数据分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第67页 |
