基于单目视觉的移动机器人目标识别及抓取系统研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-12页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| ·本课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本文相关技术研究现状和研究内容 | 第13-16页 |
| ·移动机器人技术 | 第13-14页 |
| ·机器人视觉控制技术 | 第14-16页 |
| ·本文的研究工作 | 第16-18页 |
| 2 移动机器人系统组成 | 第18-23页 |
| ·系统硬件结构 | 第18-19页 |
| ·系统软件结构 | 第19-21页 |
| ·机器人控制和操作软件 | 第20页 |
| ·机器人客户端软件 | 第20-21页 |
| ·本文的机器人视觉平台 | 第21-23页 |
| 3 目标识别算法 | 第23-40页 |
| ·图像特征分类 | 第23-26页 |
| ·颜色特征 | 第23-24页 |
| ·纹理信息 | 第24页 |
| ·形状信息 | 第24-26页 |
| ·空间关系特征 | 第26页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第26-30页 |
| ·基于像素的方法 | 第27-28页 |
| ·基于区域的方法 | 第28-29页 |
| ·基于随机场的方法 | 第29页 |
| ·基于边缘的方法 | 第29页 |
| ·基于模糊理论的方法 | 第29-30页 |
| ·本文提出的图像分割方法 | 第30-39页 |
| ·算法描述 | 第30-34页 |
| ·实验环境 | 第34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 摄像机标定 | 第40-52页 |
| ·摄像机模型 | 第40-43页 |
| ·想摄像机成像模型——小孔模型 | 第40-41页 |
| ·摄像机内参数模型 | 第41页 |
| ·摄像机外参数模型 | 第41-42页 |
| ·实际摄像机成像模型——非线性模型 | 第42-43页 |
| ·摄像机标定方法 | 第43-44页 |
| ·标定方法分类 | 第43-44页 |
| ·主要的标定算法 | 第44页 |
| ·本文采取的标定算法 | 第44-50页 |
| ·算法描述 | 第44-47页 |
| ·实验环境 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 5 单目视觉测距 | 第52-67页 |
| ·单目视觉测距分类 | 第52-55页 |
| ·几何相似法测量——平行平面约束 | 第52-54页 |
| ·几何形状约束法测量 | 第54页 |
| ·结构光法测量 | 第54-55页 |
| ·几何光学法测量 | 第55页 |
| ·本文使用的测距模型 | 第55-60页 |
| ·地平面测距模型 | 第56-57页 |
| ·计算公式推导 | 第57-58页 |
| ·校正模型 | 第58-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-65页 |
| ·实验环境 | 第60页 |
| ·实验步骤 | 第60页 |
| ·测距结果及分析 | 第60-65页 |
| ·实验总结 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 6 机器人控制策略 | 第67-71页 |
| ·阶段分解 | 第67-69页 |
| ·搜索阶段 | 第67-68页 |
| ·调整阶段 | 第68页 |
| ·目标抓取阶段 | 第68-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 7 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简历 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
