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越野机器人运行环境中的障碍物检测方法研究

提要第1-8页
第一章 绪论第8-20页
   ·引言第8页
   ·国内外自主车辆研究现状第8-11页
     ·国外自主车辆研究现状第8-10页
     ·国内自主车辆研究现状第10-11页
   ·ALV 系统组成及关键技术第11-13页
   ·基于视觉的障碍物识别技术第13-16页
     ·基于视觉的越野环境障碍物识别的难点分析第13-15页
     ·应用于野外环境下ALV导航的立体视觉系统研究现状第15-16页
   ·论文研究的主要内容及章节安排第16-20页
第二章 基于视觉的障碍物识别算法理论分析第20-30页
   ·双目立体视觉技术第20-25页
     ·概述第20-21页
     ·双目立体视觉原理第21-22页
     ·双目立体匹配算法的分析与评价第22-25页
   ·单目视觉技术第25-28页
     ·概述第25页
     ·基于单目视觉的障碍物三维信息获取方法对比分析第25-28页
   ·本章小结第28-30页
第三章 独立障碍物的双目识别方法研究第30-54页
   ·概述第30-31页
   ·基于区域颜色信息的立体匹配算法第31-41页
     ·传统的基于区域灰度信息的匹配算法第31页
     ·人类视觉信息处理机制第31-34页
     ·区域颜色相似特征第34页
     ·常规颜色模型匹配算法第34-38页
     ·改进的L*a*b*颜色模型匹配算法第38-41页
   ·算法性能实验分析第41-53页
     ·算法对变化多样场景的适应性第41-45页
     ·算法在外界因素变化时的稳定性第45-47页
     ·算法的实时性第47-48页
     ·算法受窗口尺寸变化的影响第48-51页
     ·实验综合分析第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 斜坡类障碍的转角与倾角检测第54-66页
   ·概述第54-56页
   ·应用危险地形表面纹理特征恢复朝向的难点分析第56页
   ·基于自然随机纹理分析的危险地形识别第56-59页
     ·表面纹理信息的获取第56-58页
     ·随机纹理尺寸变化与表面朝向的关系第58-59页
   ·表面朝向的定量分析第59-64页
     ·转角第59-61页
     ·倾角第61-63页
     ·算法适用性分析第63-64页
   ·本章小结第64-66页
第五章 硬件加速系统设计第66-80页
   ·概述第66-67页
   ·硬件系统性能特点第67-69页
     ·彩色图像传感器 7131B第67-68页
     ·FPGA 可编程逻辑器第68-69页
   ·基于FPGA 的硬件加速系统设计第69-78页
     ·图像存储优化设计第69-70页
     ·颜色模型匹配算法硬件实现系统设计第70-78页
   ·本章小结第78-80页
总结与展望第80-82页
参考文献第82-89页
摘要第89-91页
ABSTRACT第91-94页
致谢第94页

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