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基于视觉信息的室内移动机器人目标跟踪及路径规划

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-24页
        1.2.1 环境检测研究现状第13-16页
        1.2.2 目标跟踪技术研究现状第16-22页
        1.2.3 路径规划研究现状第22-24页
    1.3 论文主要研究内容第24-26页
第二章 移动机器人自主导航视觉系统设计第26-40页
    2.1 多目视觉系统框架设计第26-27页
    2.2 双目视觉成像原理第27-31页
    2.3 双目视觉系统标定第31-35页
        2.3.1 双目视觉系统标定原理第31-34页
        2.3.2 基于MATLAB标定工具箱的双目相机标定第34-35页
    2.4 双目视觉立体校正第35-39页
        2.4.1 基于Bouguet算法的立体校正第36-38页
        2.4.2 立体校正实验第38-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 室内阴影环境下障碍物检测与测量方法研究第40-62页
    3.1 图像滤波预处理第40-42页
    3.2 室内阴影消除算法研究第42-47页
        3.2.1 Retinex基础理论第43-44页
        3.2.2 单尺度Retinex算法第44页
        3.2.3 融合色彩饱和度信息的SSR算法第44-47页
    3.3 地面填充及障碍物检测第47-49页
    3.4 基于模板匹配的双目视觉测量方法第49-56页
        3.4.1 三角测量原理第49-50页
        3.4.2 基于模板匹配的障碍物测量第50-56页
    3.5 障碍物信息测量实验第56-60页
        3.5.1 移动机器人双目相机参数标定第56-58页
        3.5.2 障碍物信息测量第58-60页
    3.6 本章小结第60-62页
第四章 特征点辅助的时空上下文跟踪算法研究第62-80页
    4.1 基于特征点的目标位置预估第62-65页
        4.1.1 目标模型初始化第62-63页
        4.1.2 基于光流和特征点匹配的目标跟踪研究第63-65页
    4.2 时空上下文模型自适应更新方法第65-69页
        4.2.1 空间上下文模型的构建第65-68页
        4.2.2 基于特征点变化率的时空上下文模型更新第68-69页
    4.3 基于时空上下文信息的目标精确定位第69-72页
        4.3.1 基于置信图的目标中心位置获取第69-70页
        4.3.2 目标尺度大小更新第70-72页
    4.4 特征点辅助的时空上下文跟踪定位第72-73页
    4.5 算法性能测试实验第73-79页
    4.6 本章小结第79-80页
第五章 速度向量场路径规划及优化方法研究第80-100页
    5.1 二维地图实时构建第80-88页
        5.1.1 基于平面约束的单目测量定位方法第80-81页
        5.1.2 移动机器人定位第81-83页
        5.1.3 障碍物坐标转换及地图构建第83-86页
        5.1.4 单目测量定位方法实验与分析第86-88页
    5.2 速度向量场路径规划基本方法第88-90页
    5.3 改进的速度向量场路径规划优化算法第90-95页
        5.3.1 衰减吸引速度函数设计第90-91页
        5.3.2 基于对数形式的排斥速度函数设计第91-94页
        5.3.3 切向环绕速度函数优化设计第94-95页
    5.4 路径规划算法仿真与性能分析第95-98页
        5.4.1 多种排斥速度对比仿真第95-96页
        5.4.2 目标处于障碍物排斥场内的路径规划仿真第96-97页
        5.4.3 动态障碍物避碰仿真第97页
        5.4.4 动态路径规划仿真第97-98页
    5.5 本章小结第98-100页
第六章 实验研究与分析第100-112页
    6.1 实验平台介绍第100-101页
    6.2 移动机器人动态目标跟踪实验第101-103页
    6.3 移动机器人自主导航实验第103-111页
        6.3.1 实验场景介绍第103-105页
        6.3.2 自主导航实验第105-111页
    6.4 本章小结第111-112页
总结与展望第112-115页
    全文总结第112-113页
    创新点与特色第113页
    未来展望第113-115页
参考文献第115-124页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第124-125页
致谢第125-126页
附件第126页

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