基于DM6437的移动机器人视觉系统研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 移动机器人视觉系统 | 第11-14页 |
| 1.2.2 图像特征提取与匹配 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于图像的位姿估计方法研究 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与结构安排 | 第17-20页 |
| 第2章 移动机器人视觉系统架构设计 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 系统整体方案 | 第21-23页 |
| 2.2.1 系统整体方案设计 | 第21-22页 |
| 2.2.2 视觉系统处理器选择 | 第22-23页 |
| 2.2.3 移动机器人视觉系统架构设计 | 第23页 |
| 2.3 高速视觉系统的信号完整性概述 | 第23-25页 |
| 2.3.1 SI仿真技术 | 第24-25页 |
| 2.3.2 SI仿真步骤 | 第25页 |
| 2.4 基于DM6437视觉系统的信号完整性分析 | 第25-33页 |
| 2.4.1 信号反射的仿真分析 | 第25-27页 |
| 2.4.2 信号串扰的仿真分析 | 第27-30页 |
| 2.4.3 互联拓扑结构的仿真分析 | 第30-31页 |
| 2.4.4 高速时钟差分设计 | 第31-33页 |
| 2.4.5 实验结果 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 位姿估计中图像特征快速匹配算法 | 第35-46页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于FAST-9的图像特征匹配算法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 图像特征的匹配算法简述 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于FAST-9图像特征匹配算法原理 | 第36-39页 |
| 3.3 改进的图像特征快速匹配算法 | 第39-41页 |
| 3.3.1 基于SAD的特征点灰度匹配算法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 改进的图像特征快速匹配算法 | 第40-41页 |
| 3.4 实验分析 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于图像的位姿估计方法 | 第46-65页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 系统模型 | 第47-52页 |
| 4.2.1 摄像机成像模型 | 第47-50页 |
| 4.2.2 移动机器人运动模型 | 第50-52页 |
| 4.3 移动机器人位姿估计方法 | 第52-60页 |
| 4.3.1 射影单应矩阵的估计与优化 | 第54-55页 |
| 4.3.2 欧式单应矩阵的估计 | 第55-57页 |
| 4.3.3 矩阵快速分解算法 | 第57-60页 |
| 4.4 实验研究 | 第60-64页 |
| 4.4.1 实验介绍 | 第60-61页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
