移动机器人自主定位与导航构图研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
·引言 | 第10页 |
·移动机器人研究发展现状 | 第10-14页 |
·移动机器人发展概述 | 第10-11页 |
·国内外移动机器人研究现状 | 第11-14页 |
·移动机器人自主定位方法 | 第14-16页 |
·基于全局系统的定位方法 | 第14页 |
·航位推算法 | 第14-15页 |
·模式匹配定位法 | 第15页 |
·路标定位法 | 第15页 |
·组合方法 | 第15-16页 |
·基于路标的视觉导航研究现状 | 第16-17页 |
·基于自然路标 | 第16页 |
·基于人工路标 | 第16-17页 |
·课题研究的背景及意义 | 第17页 |
·本文的研究内容与基本结构 | 第17-18页 |
第2章 研究平台 | 第18-28页 |
·引言 | 第18-19页 |
·机器人平台的硬件系统结构 | 第19-24页 |
·系统框架 | 第19-20页 |
·上位机控制系统 | 第20页 |
·控制驱动系统 | 第20-22页 |
·传感器控制系统 | 第22-23页 |
·视觉系统 | 第23页 |
·通讯系统 | 第23-24页 |
·电源系统 | 第24页 |
·机器人平台的软件结构 | 第24-27页 |
·软件工具及编程语言 | 第24页 |
·OpenCV 函数库 | 第24-26页 |
·机器人软件控制结构 | 第26-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第3章 自然路标和新型人工路标的识别算法 | 第28-37页 |
·引言 | 第28页 |
·自然路标的检测 | 第28-30页 |
·识别算法流程 | 第28页 |
·SIFT 算子 | 第28-29页 |
·目标检测 | 第29-30页 |
·现有人工路标分类 | 第30-31页 |
·基于颜色信息的人工路标 | 第30页 |
·同时利用颜色和形状信息的人工路标 | 第30页 |
·将颜色和数字/字母信息相结合的人工路标 | 第30-31页 |
·基于图案的人工路标 | 第31页 |
·基于 MR 二维码的新型人工路标系统 | 第31-34页 |
·颜色 | 第32页 |
·形状与大小 | 第32页 |
·模块 | 第32-33页 |
·编码方式选择 | 第33页 |
·纠错机制 | 第33页 |
·外形的生成 | 第33-34页 |
·MR 二维码的识别 | 第34-36页 |
·识别算法流程 | 第34-35页 |
·实验结果 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第4章 基于自然路标的追踪 | 第37-46页 |
·引言 | 第37页 |
·目标跟踪算法 | 第37-40页 |
·特征点跟踪 | 第37-39页 |
·模板跟踪 | 第39页 |
·复合跟踪算法 | 第39-40页 |
·机器人控制策略 | 第40-43页 |
·机器人运动模型 | 第40-42页 |
·视觉伺服 | 第42-43页 |
·实验与分析 | 第43-45页 |
·目标检测 | 第43-44页 |
·特征跟踪 | 第44-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第5章 基于人工路标的移动机器人自主定位 | 第46-56页 |
·引言 | 第46页 |
·坐标系的建立 | 第46-48页 |
·贴于天花板 | 第46-47页 |
·贴于垂直面 | 第47-48页 |
·位姿计算 | 第48-49页 |
·基于平面假设 | 第48页 |
·运用 OI 算法 | 第48-49页 |
·实验与结果分析 | 第49-55页 |
·静止状态 | 第49-52页 |
·运动状态 | 第52-55页 |
·全局定位 | 第55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
第6章 基于混合路标的移动机器人视觉 SLAM | 第56-67页 |
·引言 | 第56页 |
·SLAM 问题概述 | 第56-59页 |
·SLAM 算法一般模型 | 第56-58页 |
·主要的 SLAM 算法 | 第58页 |
·SLAM 问题研究方向 | 第58-59页 |
·导航系统体系结构 | 第59-60页 |
·室内环境下 SLAM-导航实验 | 第60-64页 |
·有向拓扑地图编辑 | 第61-62页 |
·地图文件加载和显示 | 第62-64页 |
·导航过程中实时显示 | 第64页 |
·实验结果及分析 | 第64-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
结论与展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第74页 |