基于单目视觉的室内AGV定位方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-12页 |
| 1.2.1 AGV定位方法研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 AGV单目视觉定位方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 2 人工路标检测 | 第14-25页 |
| 2.1 人工路标设计 | 第14-15页 |
| 2.2 人工路标检测 | 第15-24页 |
| 2.2.1 图像去噪 | 第15-17页 |
| 2.2.2 颜色空间选取 | 第17-19页 |
| 2.2.3 图像分割 | 第19-21页 |
| 2.2.4 数学形态学处理 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 人工路标匹配 | 第25-38页 |
| 3.1 SIFT算法 | 第25-34页 |
| 3.1.1 构建尺度空间 | 第27-29页 |
| 3.1.2 确定特征点 | 第29-31页 |
| 3.1.3 分配特征点方向值 | 第31-33页 |
| 3.1.4 生成特征点描述子 | 第33-34页 |
| 3.1.5 特征向量匹配 | 第34页 |
| 3.2 RANSAC算法 | 第34-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 单目视觉测距与定位 | 第38-50页 |
| 4.1 摄像机成像模型 | 第38-41页 |
| 4.1.1 坐标系定义 | 第38-39页 |
| 4.1.2 线性模型 | 第39-41页 |
| 4.1.3 非线性模型 | 第41页 |
| 4.2 摄像机标定 | 第41-45页 |
| 4.3 单目视觉测距模型 | 第45-48页 |
| 4.4 单目视觉定位模型 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实验测试与结果分析 | 第50-61页 |
| 5.1 硬件设备 | 第50-53页 |
| 5.2 人机交互界面 | 第53-55页 |
| 5.3 实验测试与结果分析 | 第55-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
