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农用轮式移动机器人视觉导航系统的研究

摘要第6-8页
Abstract第8页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-12页
    1.2 移动机器人导航方式第12-13页
    1.3 视觉导航的国内外研究现状第13-21页
        1.3.1 农用轮式移动机器人视觉导航技术第14-16页
        1.3.2 公路智能车辆视觉导航技术第16-21页
    1.4 本课题的主要研究内容第21-23页
第二章 导航路径检测第23-45页
    2.1 引言第23页
    2.2 彩色特征模型选择第23-26页
    2.3 农业机器人行走路径模型第26-27页
    2.4 基于区域的路径识别第27-30页
        2.4.1 基本原理第27页
        2.4.2 实验结果与分析第27-30页
    2.5 基于小波变换的多分辨率路径检测第30-44页
        2.5.1 小波变换的概念第30-31页
        2.5.2 小波变换与多分辨率分析第31-34页
        2.5.3 二尺度方程第34-35页
        2.5.4 多分辨率边缘检测原理第35-36页
        2.5.5 小波变换第36-38页
        2.5.6 路径知识与多分辨率信息融合第38-39页
        2.5.7 具体算法步骤第39页
        2.5.8 实验结果与分析第39-44页
    2.6 本章小结第44-45页
第三章 基于Hough变换直接获取导航参数的方法第45-65页
    3.1 引言第45页
    3.2 地面上直线路径的投影特点第45-50页
    3.3 计算机图像中直线路径投影的运动第50-52页
    3.4 Hough变换基本原理第52-54页
    3.5 基于Hough变换获取导航参数第54-56页
    3.6 实验结果与分析第56-64页
    3.7 本章小结第64-65页
第四章 基于扩展Kalman滤波的多传感器信息融合第65-78页
    4.1 引言第65页
    4.2 多传感器信息融合第65-66页
    4.3 基于扩展Kalman滤波的多传感器融合第66-68页
    4.4 轮式移动机器人运动学模型第68-70页
    4.5 观测方程第70页
    4.6 扩展卡尔曼滤波器的设计第70-71页
    4.7 传感器数据有效性检查第71-73页
    4.8 自适应卡尔曼滤波第73-74页
    4.9 仿真研究第74-77页
    4.10 本章小结第77-78页
第五章 导航控制方法研究第78-90页
    5.1 引言第78页
    5.2 横向预测控制算法原理第78-81页
    5.3 基于最优控制理论确定主控回路状态反馈系数第81-82页
    5.4 横向预测控制仿真研究第82-83页
    5.5 高速车辆横向控制研究第83-89页
        5.5.1 轮式车辆动力学模型第84-85页
        5.5.2 高速车辆横向模糊控制第85-87页
        5.5.3 高速车辆横向模糊控制仿真研究第87-89页
    5.6 本章小结第89-90页
第六章 系统标定第90-108页
    6.1 引言第90页
    6.2 摄像机标定第90-105页
        6.2.1 摄像机成像模型第92页
        6.2.2 摄像机的内、外部参数第92-95页
        6.2.3 内、外部参数标定算法第95-98页
        6.2.4 内、外部参数初值确定方法第98-99页
        6.2.5 内、外部参数标定实验结果与分析第99-105页
    6.3 前轮转角传感器标定第105-106页
    6.4 车速传感器标定第106-107页
    6.5 本章小结第107-108页
第七章 农用轮式移动机器人原型设计及实验研究第108-119页
    7.1 引言第108页
    7.2 车轮转速传感器信号采集装置第108-111页
    7.3 前轮转角的校正原理和方法第111-113页
    7.4 前轮转角的数字滤波第113-114页
    7.5 视觉导航系统控制程序设计第114-115页
    7.6 视觉导航实验结果与分析第115-118页
    7.7 本章小结第118-119页
第八章 研究结论与今后工作的建议第119-123页
    8.1 研究结论第119-120页
    8.2 主要创新内容第120-121页
    8.3 对今后继续研究的建议第121-123页
参考文献第123-132页
博士研究生期间发表的论文第132-133页
致谢第133页

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