基于鱼眼镜头的室外目标跟踪定位和示教再现导航
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·AGV自引导车概述 | 第10页 |
| ·计算机视觉概述 | 第10-12页 |
| ·计算机视觉的研究内容与面临的困难 | 第11页 |
| ·计算机视觉系统的构成 | 第11页 |
| ·计算机视觉在国内外的应用现状 | 第11-12页 |
| ·视觉运动检测简介 | 第12页 |
| ·移动机器人视觉导航简介 | 第12-13页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 全方位视觉系统及AGV定位 | 第14-21页 |
| ·全方位视觉系统概述 | 第14-16页 |
| ·全方位视觉系统的主要优缺点 | 第14-15页 |
| ·全方位视觉系统的构建 | 第15页 |
| ·全方位视觉系统的应用领域 | 第15-16页 |
| ·鱼眼镜头畸变矫正 | 第16-18页 |
| ·鱼眼镜头成像原理及模型 | 第16-17页 |
| ·鱼眼镜头的畸变矫正 | 第17-18页 |
| ·全方位系统车体定位算法 | 第18-21页 |
| ·坐标定位 | 第18-19页 |
| ·方向定位 | 第19-21页 |
| 第三章 室外环境下目标的识别和跟踪 | 第21-29页 |
| ·目标识别算法简介 | 第21页 |
| ·室外自然目标识别概述 | 第21-22页 |
| ·模板匹配识别算法 | 第22-25页 |
| ·模板定义 | 第23-24页 |
| ·阈值的自动选取 | 第24页 |
| ·识别步骤 | 第24-25页 |
| ·目标跟踪算法简介 | 第25-26页 |
| ·室外目标跟踪算法 | 第26-29页 |
| ·粒子滤波简介 | 第26-28页 |
| ·粒子滤波的核心代码简介 | 第28页 |
| ·基于面积特征的粒子滤波算法 | 第28-29页 |
| 第四章 示教再现导航 | 第29-32页 |
| ·AGV导航方式简介 | 第29页 |
| ·示教再现导航方式 | 第29-32页 |
| ·路径信息生成 | 第30-31页 |
| ·再现阶段纠偏导航 | 第31-32页 |
| 第五章 系统实验设计和结果分析 | 第32-43页 |
| ·实验设备和实验环境简介 | 第32-35页 |
| ·移动平台AGV简介 | 第32-33页 |
| ·全方位视觉系统简介 | 第33-35页 |
| ·实验方案的设计思路 | 第35-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39-43页 |
| 第六章 展望与总结 | 第43-45页 |
| ·工作总结 | 第43页 |
| ·未来工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
