室内场景下的自主导航系统关键问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器人行业的市场前景 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外机器人导航研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| 1.4 移动机器人导航系统框架 | 第16-19页 |
| 1.4.1 物体识别模块 | 第17-18页 |
| 1.4.2 目标距离估计 | 第18页 |
| 1.4.3 路径规划 | 第18-19页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第19-21页 |
| 1.6 本章总结 | 第21-22页 |
| 第二章 物体识别模块的设计 | 第22-27页 |
| 2.1 物体识别方法的比较 | 第22-24页 |
| 2.2 本文使用的物体识别方法介绍 | 第24-25页 |
| 2.3 算法实现 | 第25-26页 |
| 2.4 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 双目立体视觉测距 | 第27-31页 |
| 3.1 双目立体视觉测距的原理 | 第27-28页 |
| 3.2. 双目立体相机的标定 | 第28-30页 |
| 3.2.1 各个相机单独标定的实验 | 第28-29页 |
| 3.2.2 双目相机的立体标定实验 | 第29-30页 |
| 3.3 双目立体相机标定的效果 | 第30页 |
| 3.4 本章总结 | 第30-31页 |
| 第四章 视差图被框选区域灰度值选取的设计 | 第31-41页 |
| 4.1 选取框选区域的灰度值表示 | 第31-37页 |
| 4.1.1 视差图中被框选区域的灰度值选取实验 | 第31-35页 |
| 4.1.2 实验数据误差分析 | 第35-37页 |
| 4.2 灰度值选取实验数据分析结果汇总 | 第37-40页 |
| 4.3 本章总结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于视觉的机器人导航方法验证 | 第41-51页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第41-44页 |
| 5.1.1 实验平台硬件系统 | 第41-42页 |
| 5.1.2 实验平台软件系统 | 第42-44页 |
| 5.2 实验操作步骤 | 第44页 |
| 5.3 导航数据的获取 | 第44-45页 |
| 5.4 获取的数据在导航过程中的作用 | 第45-47页 |
| 5.4.1 超声波传感器数据在导航过程中的作用 | 第45-46页 |
| 5.4.2 视觉传感器数据在导航过程中的作用 | 第46-47页 |
| 5.5 导航数据的融合 | 第47-49页 |
| 5.6 预测和规划 | 第49-50页 |
| 5.7 本章总结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 主要研究工作 | 第51-52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录A | 第57-59页 |
| 在学期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
