基于粗糙集理论的移动机器人的视觉跟踪和路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| §1-1 引言 | 第8页 |
| §1-2 机器人视觉跟踪技术概述 | 第8-9页 |
| 1-2-1 视觉跟踪问题中的难点 | 第8页 |
| 1-2-2 视觉跟踪问题的处理方法 | 第8-9页 |
| §1-3 移动机器人路径规划概述 | 第9-11页 |
| 1-3-1 国外移动机器人路径规划研究现状 | 第9-10页 |
| 1-3-2 国内移动机器人路径规划研究现状 | 第10-11页 |
| 1-3-3 移动机器人路径规划发展趋势 | 第11页 |
| §1-4 粗糙集理论概述 | 第11-12页 |
| §1-5 课题来源及主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 基于粗糙集理论的视觉系统建模 | 第13-23页 |
| §2-1 引言 | 第13页 |
| §2-2 粗糙集理论综述 | 第13-15页 |
| 2-2-1 粗糙集中的知识系统 | 第14-15页 |
| 2-2-2 粗糙集中的知识约简 | 第15页 |
| §2-3 粗糙集与模糊集的比较 | 第15-16页 |
| 2-3-1 模糊集理论概述 | 第15页 |
| 2-3-2 粗糙集与模糊集的比较 | 第15-16页 |
| §2-4 粗糙集理论的应用与发展 | 第16-18页 |
| 2-4-1 粗糙集的应用 | 第17页 |
| 2-4-2 图像处理中的粗糙集应用 | 第17-18页 |
| §2-5 决策表简化算法举例 | 第18-20页 |
| 2-5-1 知识化简 | 第18页 |
| 2-5-2 基本化简方法举例 | 第18-20页 |
| §2-6 基于RS 的跟踪决策建模 | 第20-22页 |
| §2-7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 机器人视觉跟踪系统的研究与实现 | 第23-43页 |
| §3-1 引言 | 第23页 |
| §3-2 移动机器人视觉系统理论 | 第23-32页 |
| 3-2-1 移动机器人视觉系统及关键技术 | 第23页 |
| 3-2-2 图像的采集 | 第23-24页 |
| 3-2-3 图像分割 | 第24-29页 |
| 3-2-4 图像增强 | 第29-32页 |
| §3-3 机器人的视觉跟踪系统的实现过程 | 第32-40页 |
| 3-3-1 视觉跟踪系统的组成 | 第32-33页 |
| 3-3-2 摄像装置 | 第33页 |
| 3-3-3 图像采集模块 | 第33-35页 |
| 3-3-4 图像处理模块 | 第35-40页 |
| §3-4 通过串口控制摄像头运动的实现 | 第40-41页 |
| §3-5 目标中心确定及图像处理软件实现 | 第41-42页 |
| §3-6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于粗糙集遗传算法的静态全局路径规划 | 第43-48页 |
| §4-1 引言 | 第43页 |
| §4-2 环境建模 | 第43-44页 |
| §4-3 障碍物的处理规则 | 第44页 |
| §4-4 基于粗糙集遗传算法的全局最优路径搜索 | 第44-47页 |
| 4-4-1 基于粗糙集的路径决策规则与种群训练 | 第44-46页 |
| 4-4-2 适应度函数 | 第46页 |
| 4-4-3 遗传操作 | 第46页 |
| 4-4-4 终止条件 | 第46-47页 |
| §4-5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 运动目标跟踪实验以及规划结果的仿真与比较 | 第48-55页 |
| §5-1 运动目标跟踪实验 | 第48-50页 |
| 5-1-1 跟踪实验平台 | 第48页 |
| 5-1-2 图像分割实验与结果 | 第48-49页 |
| 5-1-3 运动目标跟踪实验 | 第49-50页 |
| §5-2 静态全局环境下的仿真实验结果与比较 | 第50-54页 |
| 5-2-1 仿真实验一 | 第50-52页 |
| 5-2-2 仿真实验二 | 第52-53页 |
| 5-2-3 仿真实验三 | 第53-54页 |
| 5-2-4 实验结果分析与讨论 | 第54页 |
| §5-3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| §6-1 结论 | 第55页 |
| §6-2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
