| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 移动机器人目标跟踪方法概述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 目标检测算法概述 | 第10-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪算法概述 | 第13-15页 |
| 1.3 移动机器人目标跟踪研究现状及应用 | 第15-18页 |
| 1.3.1 国外移动机器人目标跟踪的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内移动机器人目标跟踪的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.3 移动机器人目标跟踪的应用 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的研究内容与组织结构 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 系统硬件构成 | 第20-26页 |
| 2.1 环境传感器 | 第20-23页 |
| 2.1.1 红外测距传感器 | 第20页 |
| 2.1.2 激光测距仪 | 第20-21页 |
| 2.1.3 声纳传感器 | 第21页 |
| 2.1.4 立体视觉传感器 | 第21-22页 |
| 2.1.5 Kinect传感器 | 第22-23页 |
| 2.2 硬件平台系统构成 | 第23-25页 |
| 2.2.1 Pioneer3-DX实验平台 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Kinect视觉系统 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 多线索分块匹配的移动机器人目标跟踪 | 第26-42页 |
| 3.1 基于改进的压缩感知算法的目标粗定位 | 第26-29页 |
| 3.1.1 压缩感知算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于压缩感知跟踪算法的目标定位 | 第27-29页 |
| 3.1.3 压缩感知跟踪算法学习速率的调整策略 | 第29页 |
| 3.2 跟踪目标的多线索提取 | 第29-33页 |
| 3.2.1 目标颜色线索提取 | 第30-31页 |
| 3.2.2 目标深度线索提取 | 第31-32页 |
| 3.2.3 目标运动线索提取 | 第32-33页 |
| 3.3 基于多线索分块匹配的目标跟踪算法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 传统分块匹配算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 子块权重更新策略 | 第34-35页 |
| 3.3.3 目标模型更新策略 | 第35页 |
| 3.4 多线索分块匹配的目标定位机制 | 第35-37页 |
| 3.5 实验结果 | 第37-40页 |
| 3.5.1 基于改进的压缩感知跟踪算法的目标粗定位结果 | 第37-38页 |
| 3.5.2 基于多线索分块匹配算法的目标定位结果 | 第38页 |
| 3.5.3 目标遮挡实验结果 | 第38-39页 |
| 3.5.4 光照变化实验结果 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 移动机器人目标跟踪控制 | 第42-48页 |
| 4.1 机器人运动控制策略 | 第42-45页 |
| 4.1.1 机器人跟踪系统 | 第42-44页 |
| 4.1.2 机器人跟踪运动控制 | 第44-45页 |
| 4.2 实验结果 | 第45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-48页 |
| 第5章 系统实现与实验结果 | 第48-56页 |
| 5.1 目标跟踪系统实现框架 | 第48-49页 |
| 5.2 图形用户界面介绍及实现 | 第49-51页 |
| 5.2.1 可视化图形用户界面 | 第49-50页 |
| 5.2.2 界面功能模块介绍与实现 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.3.1 目标检测实验结果 | 第52页 |
| 5.3.2 移动机器人目标跟踪实验 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |