| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·移动机器人的研究概况 | 第9-10页 |
| ·课题背景和意义 | 第10-12页 |
| ·移动机器人跟踪技术概述 | 第12-15页 |
| ·视觉跟踪技术发展概述 | 第12-14页 |
| ·目标跟踪国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·全文的内容及结构 | 第15-17页 |
| 第2章 实验平台简介 | 第17-25页 |
| ·Pioneer3机器人实验平台简介 | 第17-21页 |
| ·Pioneer3机器人的硬件结构 | 第17-20页 |
| ·Pioneer3机器人的软件结构 | 第20-21页 |
| ·视觉子系统简介 | 第21-25页 |
| ·云台摄像机 | 第21-22页 |
| ·视频采集卡 | 第22-25页 |
| 第3章 目标识别方案设计 | 第25-37页 |
| ·图像分割 | 第25-32页 |
| ·图像分割方法的概述 | 第25-26页 |
| ·图像分割方法对比 | 第26-27页 |
| ·种子填充算法原理 | 第27-32页 |
| ·颜色模型选取 | 第32-37页 |
| ·RGB颜色模型 | 第32页 |
| ·HSI颜色模型 | 第32-34页 |
| ·颜色模型选取 | 第34-37页 |
| 第4章 基于Kalman滤波的目标跟踪预测算法研究 | 第37-46页 |
| ·Kalman滤波器介绍 | 第37-42页 |
| ·应用于被估计的过程信号的卡尔曼滤波器 | 第37-38页 |
| ·滤波器的计算原型 | 第38-39页 |
| ·滤波器的概率原型解释 | 第39-40页 |
| ·卡尔曼滤波器算法 | 第40-42页 |
| ·滤波器系数及调整 | 第42页 |
| ·本课题中Kalman滤波器参数定义及说明 | 第42-43页 |
| ·Kalman滤波器实验分析 | 第43-46页 |
| 第5章 运动控制策略设计 | 第46-53页 |
| ·云台摄像机的控制策略 | 第46-50页 |
| ·云台摄像机控制的数学建模 | 第46-48页 |
| ·云台的控制策略 | 第48-50页 |
| ·移动机器人运动控制策略 | 第50-53页 |
| ·移动机器人运动模型 | 第50-53页 |
| 第6章 目标跟踪实现 | 第53-59页 |
| ·目标跟踪实现步骤及其流程图 | 第53-56页 |
| ·实验结果 | 第56-59页 |
| 第7章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 研究生履历 | 第65页 |