| 第1章 绪论 | 第1-22页 |
| ·机器人的发展历史 | 第9-10页 |
| ·移动机器人的研究现状 | 第10-13页 |
| ·移动机器人的关键技术 | 第13-16页 |
| ·导航 | 第13页 |
| ·定位 | 第13-15页 |
| ·路径规划 | 第15页 |
| ·智能控制 | 第15-16页 |
| ·多信息融合 | 第16页 |
| ·移动机器人视觉 | 第16-20页 |
| ·移动机器人视觉导航技术 | 第17-18页 |
| ·移动机器人单目技术 | 第18页 |
| ·移动机器人双目技术 | 第18-19页 |
| ·移动机器人视觉的应用及发展趋势 | 第19-20页 |
| ·课题来源及研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 移动机器人及视觉系统 | 第22-33页 |
| ·移动机器人介绍 | 第22-25页 |
| ·移动平台系统 | 第22-23页 |
| ·五自由度机械手系统 | 第23-24页 |
| ·主控系统 | 第24-25页 |
| ·远程监控系统 | 第25页 |
| ·机器人总体任务要求 | 第25-27页 |
| ·机器人的任务环境 | 第25-26页 |
| ·机器人总体任务 | 第26-27页 |
| ·机器人视觉任务 | 第27-28页 |
| ·移动机器人视觉系统的硬件组成 | 第28-32页 |
| ·CCD摄像机介绍 | 第29-30页 |
| ·基于PC104总线的视频采集卡 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于颜色识别的图像处理 | 第33-54页 |
| ·颜色空间模型及转换 | 第33-40页 |
| ·RGB颜色模型 | 第35-36页 |
| ·YUV颜色模型 | 第36-37页 |
| ·YIQ颜色模型 | 第37-38页 |
| ·HSI颜色模型及转换 | 第38-40页 |
| ·目标图像提取 | 第40-41页 |
| ·图像预处理 | 第41-48页 |
| ·中值滤波 | 第42-43页 |
| ·图像腐蚀 | 第43-44页 |
| ·二值化图像区域标记与小区域消除 | 第44-46页 |
| ·基于边缘检测的图像分割 | 第46-48页 |
| ·彩色目标的学习 | 第48-53页 |
| ·彩色目标的学习方法 | 第48-49页 |
| ·彩色目标的学习实验结果 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 机器人视觉的目标跟踪 | 第54-64页 |
| ·几种常见的跟踪方法 | 第54-57页 |
| ·边缘跟踪 | 第55页 |
| ·峰值跟踪 | 第55页 |
| ·基于模板(Template Based)的区域跟踪 | 第55-56页 |
| ·颜色目标跟踪 | 第56-57页 |
| ·基于Kalman预测器的颜色目标预测的跟踪算法 | 第57-62页 |
| ·目标跟踪实验结果 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于视觉的机器人控制 | 第64-78页 |
| ·基于机器人视觉系统的目标搜索与接近 | 第64-68页 |
| ·基于机器人视觉系统的目标抓放 | 第68-77页 |
| ·基于机器人视觉的目标抓放控制算法 | 第69-72页 |
| ·基于视觉的目标抓放 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |