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基于图像传感信息的移动机器人反馈控制设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 国内外研究现状基于视频的目标检测研究现状第13-14页
        1.2.2 包含乘性噪声的系统的最优控制问题研究现状第14-15页
    1.3 论文主要内容及章节安排第15-17页
第二章 移动机器人平台介绍第17-29页
    2.0 系统平台概述第17-18页
    2.1 监控层第18-23页
        2.1.1 监控层硬件介绍第19-20页
        2.1.2 监控层软件介绍第20-23页
    2.2 通信层第23-26页
        2.2.1 通信层硬件介绍第23-24页
        2.2.2 通信层软件介绍第24-25页
        2.2.3 通信层丢包问题第25-26页
    2.3 对象层第26-28页
        2.3.1 对象层硬件介绍第26-27页
        2.3.2 对象层工作流程图第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 控制器设计预备知识第29-37页
    3.1 系统分析第29-30页
    3.2 丢包问题与乘性噪声模型第30页
    3.3 内稳定第30-32页
    3.4 渐近跟踪与内模原理第32-33页
    3.5 可镇定性第33页
    3.6 状态反馈与干扰前馈第33-35页
    3.7 均方稳定第35页
    3.8 均方可镇定性第35-36页
    3.9 小增益定理第36页
    3.10 本章小结第36-37页
第四章 基于无线网络反馈的最优跟踪控制器设计第37-51页
    4.1 移动机器人建模第37-38页
    4.2 控制结构设计及分析第38-40页
    4.3 均方意义下最优跟踪控制器定义第40-41页
    4.4 最优跟踪控制器设计第41-46页
        4.4.1 跟踪误差模型第41-42页
        4.4.2 性能指标J第42-43页
        4.4.3 最优跟踪控制器分析第43-45页
        4.4.4 最优跟踪控制器设计第45-46页
    4.5 实验结果及分析第46-50页
        4.5.1 跟踪阶跃信号实验及分析第47-48页
        4.5.2 移动机器人跟踪点实验及分析第48-49页
        4.5.3 移动机器人跟踪曲线实验及分析第49-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第五章 运动目标检测及标定预备知识第51-62页
    5.1 运动目标检测算法研究第51-56页
        5.1.1 背景建模法第51-54页
        5.1.2 基于均值移动的Camshift算法第54-55页
        5.1.3 前向-后向光流法第55-56页
        5.1.4 运动目标检测算法分析总结第56页
    5.2 图像处理相关知识介绍第56-58页
        5.2.1 图像形态学处理第56-57页
        5.2.2 二值图像连通域标记第57-58页
        5.2.3 矩的概念及其计算第58页
    5.3 多目标数据关联方法介绍第58-59页
    5.4 四种坐标系及其转换第59-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 基于图像的机器人检测系统设计第62-75页
    6.1 CODEBOOK背景减除法第62-65页
        6.1.1 算法实现流程第62-64页
        6.1.2 移动机器人检测效果第64-65页
    6.2 图像形态学处理第65-66页
        6.2.1 形态学操作选择及处理过程第65-66页
        6.2.2 处理效果及分析第66页
    6.3 连通域处理及质心计算第66-68页
        6.3.1 机器人质心计算第66-67页
        6.3.2 质心提取效果及分析第67-68页
    6.4 基于背景减除法的多目标数据关联法第68-70页
        6.4.1 数据关联法实现第68-69页
        6.4.2 关联效果实验结果及分析第69-70页
    6.5 基于单目标定的目标定位第70-74页
        6.5.1 单目标定概念第70-71页
        6.5.2 加入地面约束的单目标定第71-73页
        6.5.3 单目标定位实验结果第73-74页
    6.6 本章小结第74-75页
总结与展望第75-77页
    一、全文总结第75页
    二、研究展望第75-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-82页
致谢第82-83页
附件第83页

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