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自动导引车精确定位技术的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·研究背景和意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
     ·AGV 在国内外的发展第13页
     ·AGV 的导航/导引方式在国内外的研究现状第13-15页
   ·课题主要研究内容第15页
   ·本文的组织结构第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第2章 QR Code 简介第17-23页
   ·条码简介第17-18页
   ·QR Code 简介第18-22页
     ·QR Code 特点第18-19页
     ·QR Code 的符号结构及基本定义第19-21页
     ·QR Code 基本特性第21页
     ·QR Code 的应用第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 QR Code 识别技术中的二值化技术第23-34页
   ·QR Code 识别技术简介第23-25页
   ·图像二值化第25-29页
     ·Otsu 算法(最大类间方差法)第26-27页
     ·Niblack 算法第27-28页
     ·Sauvola 算法第28页
     ·改进的 Wellner 算法第28-29页
   ·积分图像第29-31页
   ·本文提出算法第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 自动导引车位置估计第34-47页
   ·摄像机成像模型第34-38页
     ·常用坐标系第34-37页
     ·针孔成像模型第37-38页
   ·姿态表征第38-40页
   ·基于 QR Code 人工路标的自动导引车定位算法第40-42页
   ·计算基于里程表的全局位置第42-44页
   ·系统总体设计第44-45页
   ·本章小结第45-47页
第5章 实验与分析第47-51页
   ·QR Code 图像二值化实验第47-49页
   ·自动导引车定位部分的实验第49-50页
   ·实验总结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文第57页

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