| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·扫地机器人国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·基于单目视觉的室内定位算法研究 | 第13-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 扫地机器人单目视觉室内定位方案设计 | 第16-32页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·单目视觉定位总体结构 | 第17-20页 |
| ·传感器定位模块 | 第18-19页 |
| ·综合定位模块 | 第19-20页 |
| ·扫地机器人数学建模 | 第20-23页 |
| ·与摄像机相关的四个坐标系 | 第20-22页 |
| ·扫地机数学模型 | 第22-23页 |
| ·扫地机器人定位关系的数学推导 | 第23-27页 |
| ·扫地机器人任意运动定位 | 第24-26页 |
| ·扫地机器人旋转运动定位 | 第26-27页 |
| ·自适应确定天花板的高度 | 第27-31页 |
| ·轮廓提取与光斑质心的计算 | 第28-30页 |
| ·确定天花板高度的实验验证 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 单目摄像头的视频采集控制与标定 | 第32-45页 |
| ·概述 | 第32-33页 |
| ·基于V4L2的摄像头灰度视频采集 | 第33-34页 |
| ·MPU6050传感器控制摄像头的灰度视频采集 | 第34-38页 |
| ·STM32F4使用IIC读取MPU6050数据 | 第35-36页 |
| ·Linux多线程 | 第36页 |
| ·Linux串口编程 | 第36-37页 |
| ·实验与结果 | 第37-38页 |
| ·单目摄像机标定 | 第38-43页 |
| ·线性摄像机模型(针孔模型) | 第38-39页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第39-40页 |
| ·基于OpenCV的摄像机标定 | 第40-42页 |
| ·摄像机一些参数的确定 | 第42-43页 |
| ·图像像素距离与空间距离的转换 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 图像特征点的提取与匹配 | 第45-66页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·特征点提取算法 | 第45-51页 |
| ·Harris角点 | 第45-47页 |
| ·Shi-Tomasi角点 | 第47页 |
| ·SUSAN角点检测 | 第47-49页 |
| ·FAST角点检测 | 第49-50页 |
| ·角点提取算法性能比较 | 第50-51页 |
| ·特征点描述 | 第51-53页 |
| ·BRIEF描述 | 第52页 |
| ·ORB描述 | 第52-53页 |
| ·FAST结合Shi-Tomasi的角点检测 | 第53-58页 |
| ·图像特征点匹配 | 第58-65页 |
| ·混合运动时的图像匹配 | 第58-60页 |
| ·平移运动时的图像匹配 | 第60页 |
| ·图像匹配对的提纯 | 第60-62页 |
| ·图像特征点匹配实验与分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 单目视觉定位功能实现与Linux-ARM验证 | 第66-81页 |
| ·概述 | 第66-67页 |
| ·数据通信 | 第67-70页 |
| ·STM32F4与Sman210之间的通信约定 | 第67-68页 |
| ·Smart210与PC机的数据通信 | 第68-69页 |
| ·使用TCP协议进行数据传输 | 第69-70页 |
| ·Qt接收端实现 | 第70-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-80页 |
| ·扫地机器人直线运动定位实验 | 第72-76页 |
| ·扫地机器人旋转运动定位实验 | 第76-78页 |
| ·扫地机器人矩形回路测试定位实验 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·本文工作总结 | 第81-82页 |
| ·未来工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第89页 |