| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 机器人自主定位与导航方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 光学字符识别技术(OCR)研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要内容与创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织架构 | 第15-16页 |
| 第2章 机器人自动取书总体方案 | 第16-21页 |
| 2.1 功能方案 | 第16-18页 |
| 2.1.1 需求说明 | 第16-18页 |
| 2.1.2 功能流程 | 第18页 |
| 2.2 技术方案 | 第18-20页 |
| 2.2.1 地图构建 | 第18页 |
| 2.2.2 地标识别 | 第18-19页 |
| 2.2.3 图书馆内机器人自主定位与导航 | 第19-20页 |
| 2.2.4 图书标签图像与字符图像的提取 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图书馆地图构建与地标探测 | 第21-37页 |
| 3.1 机器人全局地图构建方法 | 第21-25页 |
| 3.1.1 机器人室内环境地图构建方法比较 | 第21-24页 |
| 3.1.2 图书馆全局环境地图构建方法 | 第24-25页 |
| 3.2 基于激光传感器的地标定位方法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 激光传感器简介 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于激光传感器的地标探测与定位 | 第26-27页 |
| 3.3 基于激光传感器与视觉传感器相结合地标定位方法 | 第27-32页 |
| 3.3.1 基本原理与方法 | 第27-29页 |
| 3.3.2 激光传感器与视觉测距原理相结合的图像区域筛选 | 第29-30页 |
| 3.3.3 书架正面地标判定及后续工作 | 第30-32页 |
| 3.4 实验步骤及实验结果 | 第32-35页 |
| 3.4.1 书架正面识别方法实验步骤与实验结果 | 第32-34页 |
| 3.4.2 书架侧面识别方法实验步骤与实验结果 | 第34-35页 |
| 3.4.3 实验总结 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于地标追踪的图书馆内机器人自主导航方法 | 第37-46页 |
| 4.1 图书馆内机器人精确自主定位 | 第37-39页 |
| 4.1.1 书架标签观察点计算 | 第37-38页 |
| 4.1.2 图书馆内机器人自主定位方法 | 第38-39页 |
| 4.2 图书馆内机器人自主导航 | 第39-42页 |
| 4.2.1 基于激光观测点的路径规划方法 | 第39页 |
| 4.2.2 基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人位姿矫正方法 | 第39-41页 |
| 4.2.3 书架正面图像获取方法 | 第41-42页 |
| 4.3 实验步骤及实验分析 | 第42-45页 |
| 4.3.1 实验步骤 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验结果及实验分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于粒子群聚类算法的图书标签字符图像提取方法 | 第46-57页 |
| 5.1 基于粒子群聚类算法的图书标签图像提取 | 第46-51页 |
| 5.1.2 基于k-Means算法的图书标签图像分割 | 第48-50页 |
| 5.1.3 对比实验 | 第50-51页 |
| 5.2 字符图像的提取方法 | 第51-54页 |
| 5.2.1 字符图像提取方法 | 第51-54页 |
| 5.3 字符图像的识别方法 | 第54-56页 |
| 5.3.1 字符图像识别方法 | 第54-55页 |
| 5.3.2 特殊标签处理方法 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
