基于ARM的跟踪小车的设计与实现
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·智能小车机器人的研发现状 | 第13-14页 |
| ·视觉跟踪技术的研究现状 | 第14-16页 |
| ·视觉跟踪概述 | 第14-15页 |
| ·对人跟踪技术现状 | 第15-16页 |
| ·课题的提出与本文研究的内容 | 第16-18页 |
| 第2章 跟踪小车总体设计 | 第18-28页 |
| ·小车整体设计 | 第18-19页 |
| ·嵌入式核心模块的设计 | 第19-24页 |
| ·ARM9微处器理 | 第19-20页 |
| ·嵌入式操作系统的选择 | 第20-22页 |
| ·ARM嵌入式模块的设计方案 | 第22-24页 |
| ·电机驱动模块 | 第24-25页 |
| ·视觉传感器模块 | 第25-27页 |
| ·CCD和CMOS视觉传感器 | 第25页 |
| ·OV9650摄像头 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 LINUX嵌入式操作系统及应用软件的设计 | 第28-40页 |
| ·LINUX嵌入式模块软件结构 | 第28页 |
| ·LINUX操作系统的移植 | 第28-34页 |
| ·交叉编译环境的建立 | 第29-30页 |
| ·Bootloader移植 | 第30-32页 |
| ·Linux内核和根文件系统的裁剪移植 | 第32-34页 |
| ·OV9650摄像头驱动程序设计 | 第34-36页 |
| ·基于V4L2体系的采集程序的设计 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 数字图像处理技术的研究 | 第40-55页 |
| ·数字图像处理 | 第40-41页 |
| ·OPENCV的移植及应用 | 第41-43页 |
| ·OpenCV的移植 | 第41-42页 |
| ·OpenCV的应用 | 第42-43页 |
| ·图像预处理 | 第43-48页 |
| ·图像格式的转换 | 第43-45页 |
| ·图像灰度化 | 第45-46页 |
| ·图像增强处理 | 第46-48页 |
| ·标签识别与信息提取 | 第48-53页 |
| ·基于模板匹配的识别 | 第48-50页 |
| ·基于形状特征的识别 | 第50-52页 |
| ·两种方法的比较 | 第52-53页 |
| ·标签倾斜的修正 | 第53-54页 |
| ·标签倾斜的产生 | 第53页 |
| ·标签倾斜的处理 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 小车驱动控制策略研究 | 第55-62页 |
| ·标签信息处理与现实坐标构建 | 第55-56页 |
| ·深度信息的获取 | 第55页 |
| ·现实坐标系构建 | 第55-56页 |
| ·小车的控制策略 | 第56-58页 |
| ·直流电机的PID控制 | 第58-60页 |
| ·PID控制算法 | 第58-59页 |
| ·PID控制器的设计 | 第59页 |
| ·直流电机PWM调制 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
