面向室外移动机器人的路标定位系统
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 室外移动机器人的定位技术 | 第13-14页 |
| 1.3 视觉定位研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 视觉系统的选择 | 第16-17页 |
| 1.5 本文研究内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 1.5.1 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5.2 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 系统结构 | 第19-28页 |
| 2.1 系统总体框架 | 第19-20页 |
| 2.2 系统流程 | 第20-21页 |
| 2.3 全景近红外视觉系统 | 第21-25页 |
| 2.3.1 视觉系统结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 系统电气结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 近红外主动照明 | 第23-24页 |
| 2.3.4 全景视觉成像 | 第24-25页 |
| 2.4 编码路标系统 | 第25-26页 |
| 2.5 系统尺寸设计 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 近红外路标识别算法 | 第28-47页 |
| 3.1 单帧图像处理流程 | 第28-29页 |
| 3.2 图像展开 | 第29-33页 |
| 3.2.1 展开原理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 插值算法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 展开算法优化 | 第32-33页 |
| 3.3 二值化 | 第33-36页 |
| 3.3.1 二值化分割原理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 改进大津法二值化 | 第34页 |
| 3.3.3 动态大津法二值化 | 第34-36页 |
| 3.4 图像增强及滤波 | 第36-40页 |
| 3.4.1 图像增强 | 第36-38页 |
| 3.4.2 形态学滤波 | 第38-40页 |
| 3.5 路标识别 | 第40-44页 |
| 3.5.1 路标提取 | 第40-41页 |
| 3.5.2 模板匹配 | 第41-44页 |
| 3.6 路标跟踪 | 第44-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 机器人定位算法 | 第47-53页 |
| 4.1 编码地图 | 第47-48页 |
| 4.2 三角定位 | 第48-49页 |
| 4.3 路标选取策略 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 实验研究与结果分析 | 第53-61页 |
| 5.1 实验系统与环境 | 第53-54页 |
| 5.2 近红外主动照明对比实验 | 第54-56页 |
| 5.3 图像处理算法对比实验 | 第56-58页 |
| 5.4 各种光照情况下的实验统计与分析 | 第58页 |
| 5.5 系统定位实验 | 第58-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第68页 |
