| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1-1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1-2 全方位视觉感知系统研究现状 | 第11-15页 |
| 1-2-1 全方位视觉的特点 | 第11-12页 |
| 1-2-2 全方位视觉的主要实现方式 | 第12-14页 |
| 1-2-3 全方位视觉国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1-3 移动机器人动态目标识别技术 | 第15-17页 |
| 1-3-1 动态目标识别的常用方法 | 第15-16页 |
| 1-3-2 光流法的国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1-4 移动机器人动态目标定位跟踪技术 | 第17-20页 |
| 1-4-1 动态目标定位跟踪常用方法 | 第17-18页 |
| 1-4-2 粒子滤波的发展及研究现状 | 第18-19页 |
| 1-4-3 陆标定位技术的研究现状 | 第19-20页 |
| 1-5 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 移动机器人系统设计 | 第22-35页 |
| 2-1 移动平台机械结构设计 | 第22-28页 |
| 2-1-1 设计总体概述 | 第22-23页 |
| 2-1-2 主要机械结构设计 | 第23-28页 |
| 2-2 机器人传感系统设计 | 第28-31页 |
| 2-2-1 PSD传感器 | 第29页 |
| 2-2-2 电子罗盘 | 第29-30页 |
| 2-2-3 温度传感器 | 第30-31页 |
| 2-2-4 光电编码器 | 第31页 |
| 2-3 基于鱼眼镜头的全方位视觉系统 | 第31-34页 |
| 2-4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于双DSP的全方位视觉图像伺服组件开发 | 第35-60页 |
| 3-1 系统总体方案设计与构成分析 | 第35-36页 |
| 3-2 图像与视频信息的获取与表示 | 第36-39页 |
| 3-2-1 模拟电视信号 | 第36-37页 |
| 3-2-2 模拟电视信号的标准 | 第37页 |
| 3-2-3 模拟视频信号类型 | 第37-38页 |
| 3-2-4 数字视频标准 | 第38-39页 |
| 3-3 视觉图像伺服组件系统硬件体系结构 | 第39-43页 |
| 3-3-1 系统硬件体系结构 | 第39-41页 |
| 3-3-2 图像处理芯片选型 | 第41-42页 |
| 3-3-3 视频芯片的选型 | 第42-43页 |
| 3-4 全方位视觉图像伺服组件硬件设计 | 第43-56页 |
| 3-4-1 硬件系统结构与规划 | 第43-46页 |
| 3-4-2 核心板设计 | 第46-56页 |
| 3-5 系统软件设计 | 第56-59页 |
| 3-6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 嵌入式移动机器人导航控制器的设计 | 第60-83页 |
| 4-1 嵌入式移动机器人导航控制器硬件设计与开发 | 第60-67页 |
| 4-1-1 移动机器人嵌入式控制系统的结构设计 | 第60-61页 |
| 4-1-2 ARM9 S3C2440 嵌入式处理器 | 第61-63页 |
| 4-1-3 嵌入式车载导航器核心板设计 | 第63-65页 |
| 4-1-4 双DSP+ARM三核全方位视觉图像伺服导航器控制系统扩展底板设计 | 第65页 |
| 4-1-5 控制系统电源设计 | 第65-67页 |
| 4-2 嵌入式车载导航器软件开发技术 | 第67-72页 |
| 4-2-1 Windows CE开发平台Platform Builder | 第67-69页 |
| 4-2-2 定制基于S3C2440 的操作系统平台 | 第69-72页 |
| 4-3 控制系统的驱动开发 | 第72-78页 |
| 4-3-1 设备驱动程序开发 | 第72-73页 |
| 4-3-2 PWM驱动程序开发 | 第73-75页 |
| 4-3-3 中断处理机制 | 第75-78页 |
| 4-4 应用程序开发 | 第78-82页 |
| 4-4-1 开发环境Embedded Visual C++ | 第78页 |
| 4-4-2 应用程序开发的注意点 | 第78-79页 |
| 4-4-3 驱动程序与应用程序的通信 | 第79-80页 |
| 4-4-4 实验运行结果 | 第80-82页 |
| 4-5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 基于全方位视觉的陆标定位、导航及机动目标探测与跟踪 | 第83-114页 |
| 5-1 鱼眼镜头图像的校正 | 第83-90页 |
| 5-1-1 鱼眼镜头的立方体的透视投影 | 第83-86页 |
| 5-1-2 鱼眼镜头的立方体矫正算法 | 第86-88页 |
| 5-1-3 鱼眼图像的矫正系统 | 第88-90页 |
| 5-2 光流-粒子复合识别跟踪 | 第90-101页 |
| 5-2-1 基于光流法的移动机器人目标识别 | 第90-93页 |
| 5-2-2 基于粒子滤波的移动机器人目标跟踪 | 第93-97页 |
| 5-2-3 光流-粒子复合识别跟踪算法 | 第97-101页 |
| 5-3 移动机器人系统设计及实现 | 第101-104页 |
| 5-3-1 移动机器人平台 | 第101-102页 |
| 5-3-2 机器人控制原理 | 第102-103页 |
| 5-3-3 系统框图 | 第103-104页 |
| 5-4 基于全方位视觉的目标探测与导航实验研究 | 第104-112页 |
| 5-4-1 实验场景 | 第104-105页 |
| 5-4-2 实验方案 | 第105-107页 |
| 5-4-3 实验结果与分析 | 第107-112页 |
| 5-5 本章小结 | 第112-114页 |
| 第六章 结论与展望 | 第114-116页 |
| 6-1 结论 | 第114-115页 |
| 6-2 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 攻读博士学位期间所取得的科研成果 | 第124页 |
