| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 割草机器人研究现状和发展趋势 | 第8-9页 |
| 1.3 课题意义 | 第9-10页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 边缘识别技术 | 第12-28页 |
| 2.1 边缘识别技术综合论述 | 第12页 |
| 2.2 几种边缘识别技术 | 第12-28页 |
| 2.2.1 基于分割融合图像区域分界信息的边缘拟合方法 | 第12-15页 |
| 2.2.2 基于最小二乘法的边缘识别 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于灰度共生矩阵的草地纹理分割技术的边缘识别 | 第16-24页 |
| 2.2.4 基于Canny边缘检测 | 第24-28页 |
| 第3章 基于灰度共生矩阵算法的草地纹理分割技术研究 | 第28-40页 |
| 3.1 眼睛感知特性 | 第28页 |
| 3.2 根据灰度共生矩阵算法提取分界线 | 第28-31页 |
| 3.2.1 工作区域区分 | 第28-29页 |
| 3.2.2 提取分界线 | 第29-31页 |
| 3.3 验证分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 分割宽度L的确定 | 第31-33页 |
| 3.3.2 选择历遍器长度T | 第33-37页 |
| 3.4 分界线的映射 | 第37-39页 |
| 3.5 总结 | 第39-40页 |
| 第4章 智能割草机器人的控制优化研究 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40-42页 |
| 4.2 运动控制描述 | 第42-43页 |
| 4.3 割草机器人的非完整动力学跟踪控制 | 第43-50页 |
| 4.3.1 跟踪控制的动力学模型 | 第43-46页 |
| 4.3.2 利用后退方法的跟踪控制 | 第46-48页 |
| 4.3.3 考虑扰动情况时的轨迹跟踪研究 | 第48-50页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第50-54页 |
| 4.4.1 系统线性化的跟踪控制 | 第50-51页 |
| 4.4.2 在后退方法的优化下的轨迹跟踪研究 | 第51-54页 |
| 4.5 小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于拟合分界线的轨迹规划 | 第56-64页 |
| 5.1 概述 | 第56-58页 |
| 5.2 轨迹规划研究概况 | 第58-59页 |
| 5.3 基于图像分割的草地路径规划 | 第59-62页 |
| 5.3.1 采集图像与真实位置的转化 | 第59-61页 |
| 5.3.2 根据实际区域分割点的轨迹规划 | 第61-62页 |
| 5.4 总结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第70页 |
