基于改进光流法的自主移动机器人导航方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 基于视觉的机器人导航方法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 光流算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 基于光流的导航方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5 研究内容与论文安排 | 第18-20页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第18页 |
| 1.5.2 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 改进的光流算法 | 第20-36页 |
| 2.1 光流算法的理论基础 | 第20-22页 |
| 2.1.1 光流场与运动场 | 第20-21页 |
| 2.1.2 光流基本约束方程 | 第21-22页 |
| 2.1.3 孔径问题 | 第22页 |
| 2.2 经典光流算法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 HS光流算法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 LK光流算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 传统算法的局限性 | 第25-26页 |
| 2.3 改进的光流算法模型 | 第26-30页 |
| 2.3.1 改进的数据项和正则项 | 第26-27页 |
| 2.3.2 算法模型的求解 | 第27-28页 |
| 2.3.3 多分辨率分层细化的方法 | 第28-30页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 2.4.1 光流矢量的性能评价指标 | 第30-31页 |
| 2.4.2 实验与分析 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于光流的机器人避障方法 | 第36-54页 |
| 3.1 基本运动方程 | 第36-37页 |
| 3.2 平衡策略 | 第37-38页 |
| 3.3 TTC的计算 | 第38-39页 |
| 3.4 避障算法 | 第39-42页 |
| 3.4.1 构建障碍物图 | 第39-41页 |
| 3.4.2 航向选择 | 第41页 |
| 3.4.3 避障行为设计 | 第41-42页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第42-45页 |
| 3.6 物理实验与分析 | 第45-51页 |
| 3.6.1 实验平台介绍 | 第45-47页 |
| 3.6.2 TurtleBot2机器人控制策略 | 第47-48页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-54页 |
| 第4章 基于光流和人工势场法的机器人导航方法 | 第54-64页 |
| 4.1 人工势场法原理 | 第54-56页 |
| 4.2 光流算法与人工势场法的结合方法 | 第56-58页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.3.1 移动机器人模型 | 第58-59页 |
| 4.3.2 仿真实验与分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
