| 摘要 | 第1-14页 |
| ABSTRACT | 第14-18页 |
| 縮略词注释表 | 第18-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-33页 |
| ·论文选题背景及研究意义 | 第19-20页 |
| ·摄像机标定的研究现状 | 第20-22页 |
| ·射影测量标定方法 | 第20-21页 |
| ·摄像机自标定方法 | 第21-22页 |
| ·视觉伺服中的图像处理研究现状 | 第22-24页 |
| ·图像分割与图像特征提取及匹配研究现状 | 第23页 |
| ·计算机视觉中的多视图几何学研究现状 | 第23-24页 |
| ·视觉伺服研究现状 | 第24-27页 |
| ·视觉伺服系统结构研究现状 | 第24-26页 |
| ·视觉伺服控制方法研究现状 | 第26-27页 |
| ·本论文的主要研究思路与研究内容 | 第27-33页 |
| ·论文的研究思路 | 第27-28页 |
| ·论文的主要工作与技术创新点 | 第28-30页 |
| ·论文的内容安排 | 第30-33页 |
| 第二章 机器视觉中单应矩阵的计算及分解 | 第33-63页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·Levenberg-Marquardt非线性迭代优化 | 第34-37页 |
| ·从牛顿迭代到LM迭代 | 第34-35页 |
| ·从LM迭代到稀疏LM迭代 | 第35-37页 |
| ·世界平面的单应 | 第37-45页 |
| ·世界平面单应的计算 | 第38-41页 |
| ·直接线性变换法 | 第38-40页 |
| ·LM迭代优化法 | 第40-41页 |
| ·世界平面单应分解 | 第41-45页 |
| ·内参矩阵K部分已知 | 第42-44页 |
| ·内参矩阵K未知 | 第44-45页 |
| ·景物平面诱导的2D单应 | 第45-62页 |
| ·2D单应的计算 | 第46-50页 |
| ·直接线性变换法 | 第46-47页 |
| ·稀疏LM迭代优化法 | 第47-50页 |
| ·2D单应的性质及SVD分解 | 第50-56页 |
| ·2D单应的性质 | 第50-52页 |
| ·2D单应的SVD分解 | 第52-55页 |
| ·已知景物结构的单应分解 | 第55-56页 |
| ·由图像矩计算2D仿射单应 | 第56-62页 |
| ·图像矩的计算 | 第57-58页 |
| ·图像矩的性质 | 第58-59页 |
| ·利用图像矩计算2D仿射单应 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第三章 智能空间中运动目标的分布式视觉定位 | 第63-73页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·摄像机内外参数标定 | 第63-65页 |
| ·运动目标的单摄像机定位 | 第65-66页 |
| ·运动目标的多摄像机定位 | 第66-70页 |
| ·线性三角形法 | 第67-68页 |
| ·简单线性三角形法 | 第67-68页 |
| ·带约束的线性三角形法 | 第68页 |
| ·非线性迭代优化法 | 第68-70页 |
| ·试验及结果分析 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-73页 |
| 第四章 顶棚投影导航系统设计 | 第73-97页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·顶棚投影导航系统构成 | 第73-75页 |
| ·顶棚投影器运动学建模与外参数标定 | 第75-80页 |
| ·运动学建模 | 第75-77页 |
| ·投影器外参数标定 | 第77-80页 |
| ·理论基础 | 第78-79页 |
| ·标定方法 | 第79-80页 |
| ·服务机器人视觉循迹导航 | 第80-88页 |
| ·服务机器人运动学建模 | 第80-81页 |
| ·车载摄像机标定 | 第81-84页 |
| ·运动激光点自适应补偿跟踪控制律设计 | 第84-87页 |
| ·地面平面参数确定 | 第85-86页 |
| ·控制律设计 | 第86-87页 |
| ·运动激光点非线性状态反馈控制律设计 | 第87-88页 |
| ·实验及结果分析 | 第88-96页 |
| ·自适应补偿跟踪控制仿真实验 | 第88-93页 |
| ·非线性状态反馈控制仿真实验 | 第93-95页 |
| ·顶棚投影导航系统实现 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 服务机器人对QR Code人工地标的定位与识读 | 第97-113页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·基于QR code人工地标的信息分布式表征 | 第97-100页 |
| ·基于QR Code人工地标设计 | 第97-98页 |
| ·QR Code内部信息编码 | 第98-100页 |
| ·用于全局语义地图生成的QR Code人工物标编码 | 第98-99页 |
| ·用于局部导航地图生成的QR Code路标编码 | 第99-100页 |
| ·人工地标的定位 | 第100-106页 |
| ·基于蓝色矩形框的人工地标定位 | 第100-101页 |
| ·基于共心圆环的人工地标定位 | 第101-106页 |
| ·由摄像机运动计算基本矩阵 | 第101-102页 |
| ·由F和椭圆对应ω(?)ω’计算单应矩阵 | 第102-104页 |
| ·单应矩阵H分解计算平面3D参数 | 第104-105页 |
| ·计算共心圆圆心在机器人坐标系{E~*}中的位置 | 第105-106页 |
| ·人工地标的识读 | 第106-108页 |
| ·实验结果及分析 | 第108-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 第六章 服务机器人对家庭环境下物品的搜寻、抓取与搬运 | 第113-137页 |
| ·引言 | 第113页 |
| ·面向操作的QR Code人工物标信息表征 | 第113-115页 |
| ·面向操作QR Code人工物标设计 | 第114页 |
| ·面向操作QR Code人工物标编码方式 | 第114-115页 |
| ·服务机器人运动学建模与分析 | 第115-120页 |
| ·运动学正解 | 第116-117页 |
| ·运动学逆解 | 第117-120页 |
| ·解析解 | 第117-119页 |
| ·数值解 | 第119-120页 |
| ·家庭环境下的物品搜寻 | 第120-123页 |
| ·天线识别范围概率模型 | 第122页 |
| ·贝叶斯规则定位 | 第122-123页 |
| ·眼注视约束下的物品抓取 | 第123-131页 |
| ·摄像机内外参数标定 | 第124-127页 |
| ·眼注视逼近 | 第127-129页 |
| ·共心圆环圆心深度估计 | 第127-128页 |
| ·逼近控制律设计 | 第128-129页 |
| ·基于单应分解的PBVS抓取 | 第129-131页 |
| ·实验分析 | 第131-134页 |
| ·本章小结 | 第134-137页 |
| 第七章 结论与展望 | 第137-139页 |
| ·结论 | 第137-138页 |
| ·工作展望 | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-148页 |
| 致谢 | 第148-149页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第149-150页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第150-151页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第151页 |
