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双足机器人目标识别与跟踪方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·引言第8-9页
   ·机器人技术研究动态及发展趋势第9-10页
     ·国外的研究动态及发展趋势第9页
     ·国内的研究动态及发展趋势第9-10页
   ·目标识别与跟踪方法概况第10-13页
     ·计算机视觉理论概述第10页
     ·目标识别方法概述第10-11页
     ·目标跟踪方法概述第11-13页
   ·论文内容安排第13-14页
   ·论文创新点第14-16页
第二章 双足机器人视觉系统第16-22页
   ·引言第16页
   ·AFU2009 双足机器人系统第16-18页
     ·机械架构第16-17页
     ·控制系统第17页
     ·软件算法第17-18页
   ·AFU2009 视觉系统第18页
   ·图像采集第18-20页
     ·摄像机成像几何原理第18-20页
     ·采样和量化第20页
   ·本章小结第20-22页
第三章 摄像机标定第22-34页
   ·引言第22页
   ·摄像机投影模型第22-26页
     ·四个常用坐标系第22-24页
     ·摄像机线性模型第24-26页
     ·摄像机非线性模型第26页
   ·张氏摄像机标定法第26-31页
     ·基本方程第27-29页
     ·求解摄像机参数第29-31页
     ·标定摄像机畸变参数第31页
   ·摄像机标定实验第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 彩色目标识别第34-48页
   ·引言第34页
   ·灰度图像处理第34-36页
     ·图像分割定义第34-35页
     ·图像分割算法第35-36页
     ·直方图第36页
   ·彩色图像处理第36-41页
     ·颜色空间模型选择第37-38页
     ·HSI 模型与RGB 模型的转换第38-39页
     ·区域生长算法第39-41页
   ·彩色目标识别第41-43页
     ·饱和度阈值选取第41-42页
     ·高饱和区域阈值选取第42页
     ·高饱和区域目标识别第42-43页
     ·低饱和区域处理第43页
   ·颜色阈值自适应更新第43-44页
     ·圆形性检测第43-44页
     ·颜色阈值自适应更新第44页
   ·试验及结果分析第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第五章 目标跟踪理论及算法第48-74页
   ·引言第48-49页
   ·Mean Shift 算法第49-53页
     ·基本Mean Shift 算法第49-50页
     ·扩展Mean Shift 算法第50-52页
     ·Mean Shift 向量第52-53页
     ·Mean Shift 算法第53页
   ·Camshift 算法第53-56页
     ·Camshift 算法流程第54页
     ·颜色概率分布第54-55页
     ·Mean Shift 算法模块第55-56页
     ·Camshift 算法实现第56页
   ·粒子滤波算法第56-63页
     ·贝叶斯滤波理论第56-58页
     ·序列重要性采样第58-59页
     ·退化问题第59-60页
     ·重采样算法第60-62页
     ·粒子滤波算法第62-63页
   ·双足机器人目标跟踪算法第63-71页
     ·系统状态模型设计第63-66页
     ·基于核函数颜色直方图的目标描述第66-67页
     ·系统观测模型设计第67-68页
     ·目标区域描述更新第68-69页
     ·确定目标位置第69页
     ·目标跟踪新算法实现第69-71页
   ·试验及结果分析第71-72页
   ·本章小结第72-74页
第六章 总结与展望第74-76页
   ·课题工作总结第74-75页
   ·课题展望第75-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-81页
附录: 攻读硕士期间学术和科研成果第81页

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