视觉移动机器人自主导航关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·视觉移动机器人研究现状 | 第16-24页 |
| ·视觉移动机器人发展概况 | 第16-17页 |
| ·国外视觉移动机器人研究现状 | 第17-20页 |
| ·国内视觉移动机器人研究现状 | 第20-22页 |
| ·移动机器人视觉系统 | 第22-24页 |
| ·立体视觉研究现状 | 第24-28页 |
| ·理论框架 | 第24-25页 |
| ·立体视觉原理 | 第25页 |
| ·立体匹配算法 | 第25-27页 |
| ·硬件设施 | 第27-28页 |
| ·研究意义与主要内容 | 第28-31页 |
| ·研究意义 | 第28页 |
| ·研究内容 | 第28-31页 |
| 第二章 视觉定位算法研究 | 第31-51页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·理论基础 | 第31-33页 |
| ·对极几何 | 第31-32页 |
| ·基本矩阵 | 第32-33页 |
| ·特征点检测算法 | 第33-40页 |
| ·特征点定义 | 第33页 |
| ·特征点检测方法 | 第33-34页 |
| ·评价准则 | 第34-36页 |
| ·分层快速SUSAN 角点检测算法 | 第36-40页 |
| ·特征点匹配算法 | 第40-50页 |
| ·特征点匹配问题 | 第40页 |
| ·特征点匹配算法 | 第40-41页 |
| ·RSTC 不变矩特征点匹配算法 | 第41-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 视觉障碍物检测算法研究 | 第51-71页 |
| ·概述 | 第51-52页 |
| ·视差分析 | 第52-54页 |
| ·随机点立体图对 | 第52-53页 |
| ·视差与深度计算 | 第53-54页 |
| ·视差图 | 第54-58页 |
| ·立体匹配的复杂性 | 第55-56页 |
| ·立体匹配约束条件 | 第56页 |
| ·视差图计算方法 | 第56-58页 |
| ·自适应分层粒子群稠密视差图估计 | 第58-69页 |
| ·粒子群优化算法 | 第58-59页 |
| ·粒子群优化算法视差图估计 | 第59-64页 |
| ·自适应分层 | 第64-65页 |
| ·视差范围的检测 | 第65页 |
| ·视差图估计算法评价准则 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 视觉道路检测算法研究 | 第71-83页 |
| ·概述 | 第71-72页 |
| ·颜色空间 | 第72-74页 |
| ·颜色模型 | 第72-73页 |
| ·颜色模型的选择 | 第73-74页 |
| ·SCT 域道路检测算法 | 第74-82页 |
| ·SCT 模型转换 | 第74-75页 |
| ·算法思想 | 第75-76页 |
| ·归一化互信息道路检测 | 第76-78页 |
| ·道路封闭区域提取 | 第78-79页 |
| ·可疑障碍物检测 | 第79-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 视觉移动机器人系统设计与实现 | 第83-109页 |
| ·概述 | 第83页 |
| ·硬件系统 | 第83-93页 |
| ·硬件系统分析 | 第83-84页 |
| ·硬件系统实现 | 第84-93页 |
| ·软件系统 | 第93-101页 |
| ·软件系统分析 | 第93页 |
| ·软件系统实现 | 第93-101页 |
| ·实验结果与分析 | 第101-108页 |
| ·轨迹跟踪视觉控制 | 第102-105页 |
| ·视觉自主导航控制实验 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-111页 |
| ·总结 | 第109-110页 |
| ·展望 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-127页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第127页 |
