RoboCup标准平台下NAO机器人目标识别与自定位研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·视觉定位的关键问题 | 第11-12页 |
| ·定位方法简介 | 第12-16页 |
| ·本文主要内容与组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 SPL比赛与NAO机器人 | 第17-23页 |
| ·SPL比赛 | 第17页 |
| ·NAO机器人 | 第17-20页 |
| ·硬件配置 | 第18-19页 |
| ·软件开发环境 | 第19-20页 |
| ·NAO机器人视觉系统 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 目标识别 | 第23-36页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·坐标系定义 | 第23-25页 |
| ·摄像机标定 | 第25-26页 |
| ·色表 | 第26-28页 |
| ·图像处理 | 第28-35页 |
| ·分段和区域创建 | 第29-32页 |
| ·边线识别 | 第32-33页 |
| ·球门识别 | 第33-34页 |
| ·球识别 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 NAO自定位 | 第36-50页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·SIFT特征匹配定位方法 | 第36-40页 |
| ·SIFT算法流程 | 第37-39页 |
| ·SIFT算法的缺点 | 第39-40页 |
| ·蒙特卡洛粒子滤波定位 | 第40-47页 |
| ·贝叶斯滤波理论 | 第41-43页 |
| ·蒙特卡洛算法思想 | 第43-44页 |
| ·蒙特卡洛算法流程 | 第44-46页 |
| ·蒙特卡洛算法分析 | 第46-47页 |
| ·改进算法与实验结果 | 第47-49页 |
| ·改进算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·全文总结 | 第50-51页 |
| ·未来研究方向 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
