基于双目视觉的移动机器人跟踪运动物体研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·移动机器人视觉理论的研究发展 | 第8-9页 |
| ·移动机器人视觉的应用和概况 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究结果和内容安排 | 第10-12页 |
| 2 能力风暴机器人AS-R简介及课题设计方案 | 第12-17页 |
| ·能力风暴机器人AS-R | 第12-14页 |
| ·能力风暴机器人AS-R的机械结构和硬件体系 | 第12-13页 |
| ·AS-R基本配置模块 | 第13-14页 |
| ·课题总体设计方案 | 第14-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 图像采集及图像预处理 | 第17-27页 |
| ·能力风暴机器人AS-R的视觉模块 | 第17-19页 |
| ·卡尔曼滤波预测 | 第19-24页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第19-24页 |
| ·状态方程 | 第20-21页 |
| ·量测方程 | 第21页 |
| ·递推公式获取 | 第21-23页 |
| ·模型预测结果 | 第23-24页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第24-26页 |
| ·色彩空间 | 第24-25页 |
| ·彩色图像到灰度图像的转换 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 图像平滑和图像分割 | 第27-38页 |
| ·图像去噪声 | 第27-31页 |
| ·模板法 | 第28-30页 |
| ·中值滤波 | 第30-31页 |
| ·图像分割处理 | 第31-37页 |
| ·灰度直方图 | 第32-34页 |
| ·图像阈值分割 | 第34页 |
| ·图像二值化 | 第34-37页 |
| ·二值化阈值选取 | 第35-37页 |
| ·图像分割结果 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 图像中目标机器人的特征提取 | 第38-47页 |
| ·目标跟踪方法综述 | 第38-39页 |
| ·图像的特征描述 | 第39-41页 |
| ·简单的几何特性 | 第39-41页 |
| ·连通区域标定 | 第41-43页 |
| ·二值图像与连通域相关的定义 | 第41-42页 |
| ·连通域标记方法 | 第42-43页 |
| ·标记过程中特征的获取 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 目标位置确定与跟踪控制 | 第47-62页 |
| ·基本视觉传感器模型 | 第47-48页 |
| ·双目立体视觉模型中各坐标系的相互转换 | 第48-54页 |
| ·图像坐标与像素坐标 | 第48-49页 |
| ·摄像机坐标与图像坐标 | 第49-52页 |
| ·世界坐标与摄像机坐标 | 第52-54页 |
| ·双目视觉确定物体位置的步骤 | 第54-55页 |
| ·机器人运动控制 | 第55-61页 |
| ·AS-R机器人的运动设备 | 第55-56页 |
| ·机器人运动控制 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 7 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·研究工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
