| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| ·课题的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·移动机器人目标检测与识别方法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·移动机器人搜索规划方法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13页 |
| ·本课题的创新之处 | 第13-14页 |
| 第二章 移动机器人平台与Kinect传感器简介 | 第14-22页 |
| ·移动机器人平台简介 | 第14页 |
| ·全向视觉系统简介 | 第14-18页 |
| ·全向视觉系统的投影原理 | 第14-16页 |
| ·全向视觉系统的标定技术 | 第16-18页 |
| ·Kinect传感器简介 | 第18-19页 |
| ·Kinect传感器的硬件结构 | 第18页 |
| ·Kinect传感器原理介绍 | 第18-19页 |
| ·Kinect传感器中RGB相机的标定方法 | 第19页 |
| ·实验结果与过程 | 第19-22页 |
| ·全景摄像机标定过程与结果 | 第19-21页 |
| ·Kinect传感器中RGB相机的标定结果 | 第21-22页 |
| 第三章 基于颜色空间的目标区域检测 | 第22-27页 |
| ·图像颜色空间简介 | 第22-24页 |
| ·RGB颜色空间 | 第22页 |
| ·HSV颜色空间 | 第22-23页 |
| ·从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换 | 第23页 |
| ·选择颜色空间 | 第23-24页 |
| ·基于HSV颜色空间的图像分割算法 | 第24-27页 |
| ·分割算法 | 第24-26页 |
| ·区域合并 | 第26-27页 |
| 第四章 基于Kinect传感器的室内机器人自定位研究 | 第27-32页 |
| ·SIFT特征介绍 | 第27-28页 |
| ·SIFT特征矢量生成 | 第27-28页 |
| ·SIFT特征矢量匹配 | 第28页 |
| ·基于RANSAC方法剔除SIFT特征误匹配 | 第28-30页 |
| ·RANSAC方法简介 | 第28-29页 |
| ·结合RANSAC算法的误匹配剔除 | 第29-30页 |
| ·迭代就近点法(ICP算法)计算运动参数 | 第30-31页 |
| ·SIFT特征匹配点搜索 | 第30页 |
| ·机器人运动参数的计算 | 第30-31页 |
| ·机器人的空间自定位 | 第31-32页 |
| 第五章 Kinect对目标物体识别方法的研究 | 第32-41页 |
| ·Kinect中RGB相机图像的分割 | 第32页 |
| ·机器人探测路径规划 | 第32-35页 |
| ·初始观测视点间最短路径规划 | 第33页 |
| ·利用蚁群算法确定初始观测视点间最短路径 | 第33-35页 |
| ·机器人局部位姿调整 | 第35-37页 |
| ·机器人初始观测视点位置的确定 | 第35-36页 |
| ·机器人初始观测视点方向的确定 | 第36-37页 |
| ·结合体态比和SIFT特征匹配的目标识别方法 | 第37-38页 |
| ·实验过程与结果分析 | 第38-41页 |
| 结论与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第47页 |