| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 双目立体视觉 | 第13-14页 |
| 1.2.2 轮式移动机器人的动态避障 | 第14-16页 |
| 1.3 课题研究意义和研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 课题研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 2 双目立体摄像机的标定 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 双目立体视觉原理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 双目立体视觉系统理想模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 一般双目立体视觉系统模型 | 第19-20页 |
| 2.3 相机模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 相机线性透视投影模型 | 第20-23页 |
| 2.3.2 相机非线性畸变 | 第23-24页 |
| 2.3.3 消除非线性畸变 | 第24-25页 |
| 2.4 摄像机标定 | 第25-30页 |
| 2.4.1 张氏标定法 | 第25页 |
| 2.4.2 张氏标定法原理 | 第25-27页 |
| 2.4.3 标定实验及结果 | 第27-29页 |
| 2.4.4 非线性优化 | 第29-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 立体匹配 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 立体匹配原理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第31-32页 |
| 3.2.2 几何极线原理 | 第32-33页 |
| 3.2.3 极线校正 | 第33-34页 |
| 3.2.4 匹配约束 | 第34页 |
| 3.3 使用SIFT算法进行立体匹配 | 第34-39页 |
| 3.4 立体匹配实验及结果 | 第39-41页 |
| 3.4.1 基于OpenCV的Bouguet算法的极线校正 | 第39-40页 |
| 3.4.2 应用SIFT算法的立体匹配实验 | 第40-41页 |
| 3.5 总结 | 第41-42页 |
| 4 障碍物三维重建研究 | 第42-53页 |
| 4.1 特征识别与跟踪 | 第42-48页 |
| 4.1.1 特征点检测与提取 | 第42-45页 |
| 4.1.2 特征点跟踪 | 第45-47页 |
| 4.1.3 实验验证 | 第47-48页 |
| 4.2 距离测量 | 第48-50页 |
| 4.2.1 三维重建原理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 测距实验及结果 | 第49-50页 |
| 4.3 速度测量 | 第50-51页 |
| 4.3.1 实验分析 | 第51页 |
| 4.4 虚拟地图建立 | 第51-52页 |
| 4.5 小结 | 第52-53页 |
| 5 改进人工势场法的动态避障 | 第53-67页 |
| 5.1 传统人工势场法 | 第53-57页 |
| 5.1.1 引力场 | 第54页 |
| 5.1.2 斥力场 | 第54-55页 |
| 5.1.3 总势场 | 第55页 |
| 5.1.4 传统人工势场法存在的问题 | 第55-57页 |
| 5.2 改进的人工势场法 | 第57-64页 |
| 5.2.1 改进的引力势场函数 | 第58-59页 |
| 5.2.2 改进的斥力势场函数 | 第59-61页 |
| 5.2.3 改进目标物不可到达问题 | 第61-62页 |
| 5.2.4 改进局部极小陷阱 | 第62-64页 |
| 5.3 仿真实验 | 第64-66页 |
| 5.4 小结 | 第66-67页 |
| 6 移动机器人平台搭建与实验 | 第67-73页 |
| 6.1 实验平台系统 | 第67-71页 |
| 6.1.1 硬件架构 | 第67-69页 |
| 6.1.2 软件结构设计 | 第69-70页 |
| 6.1.3 轮式移动机器人运动学分析 | 第70-71页 |
| 6.2 实验与分析 | 第71-73页 |
| 7 总结及展望 | 第73-75页 |
| 7.1 全文总结 | 第73页 |
| 7.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |