| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国外服务机器人研究现状与发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.3 国内服务机器人研究现状与发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 物体识别相关内容 | 第17-24页 |
| 2.1 物体识别的应用范围 | 第17页 |
| 2.2 物体识别的制约因素 | 第17-18页 |
| 2.3 物体识别存在的问题 | 第18-19页 |
| 2.4 图像特征 | 第19-20页 |
| 2.5 物体识别的方法 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于Webots的模型设计 | 第24-33页 |
| 3.1 Webots开发平台概述 | 第24-26页 |
| 3.2 Webots仿真建模 | 第26-30页 |
| 3.2.1 场景建模 | 第26-27页 |
| 3.2.2 机器人建模 | 第27-30页 |
| 3.3 超级机器人 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 特征提取与处理 | 第33-44页 |
| 4.1 基于SURF算子提取特征 | 第33-37页 |
| 4.2 特征处理 | 第37-42页 |
| 4.2.1 基于PCA算法的特征降维 | 第38-40页 |
| 4.2.2 基于Bag-of-Visual-Word的特征聚类 | 第40-42页 |
| 4.3 基于SVM的特征训练 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验设计与结果分析 | 第44-54页 |
| 5.1 搭建仿真环境 | 第44-45页 |
| 5.2 实验准备 | 第45-49页 |
| 5.2.1 样本图采集 | 第45页 |
| 5.2.2 机器人运动控制 | 第45-47页 |
| 5.2.3 PCA降维处理 | 第47-48页 |
| 5.2.4 聚类处理 | 第48-49页 |
| 5.2.5 图像金字塔分割 | 第49页 |
| 5.3 实验结果测试与分析 | 第49-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简介 | 第61页 |