基于视觉的地空机器人协同控制方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 目标识别与跟踪技术 | 第11-14页 |
| 1.2.2 地空机器人协同控制技术 | 第14-16页 |
| 1.3 本文将要完成的内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于边缘加权的HOG特征提取 | 第18-30页 |
| 2.1 边缘检测 | 第18-22页 |
| 2.1.1 Sobel算子的基本原理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 改进的Sobel算子 | 第20-22页 |
| 2.2 基于HOG特征的目标检测 | 第22-24页 |
| 2.2.1 梯度方向直方图概述 | 第22页 |
| 2.2.2 HOG特征提取算法的具体实现过程 | 第22-24页 |
| 2.3 改进的HOG特征 | 第24-28页 |
| 2.3.1 高斯模糊处理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 边缘加权的HOG特征提取方法 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于视觉的检测跟踪方法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 采样学习 | 第30-34页 |
| 3.1.1 线性回归 | 第30-31页 |
| 3.1.2 循环矩阵 | 第31-32页 |
| 3.1.3 在离散傅里叶域的线性回归 | 第32-33页 |
| 3.1.4 引入核函数 | 第33页 |
| 3.1.5 快速检测 | 第33-34页 |
| 3.2 快速核函数相关性计算 | 第34-35页 |
| 3.2.1 多项式内核 | 第34-35页 |
| 3.2.2 径向基函数与高斯内核 | 第35页 |
| 3.3 整合卡尔曼滤波器 | 第35-39页 |
| 3.3.1 离散卡尔曼滤波器 | 第35-37页 |
| 3.3.2 遮挡检测方案 | 第37-39页 |
| 3.4 仿真实验 | 第39-42页 |
| 3.4.1 实验结果 | 第39-42页 |
| 3.4.2 算法评估 | 第42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 协同控制系统的设计与实现 | 第44-58页 |
| 4.1 协同控制系统概述 | 第44-50页 |
| 4.1.1 协作控制系统的框架 | 第44-45页 |
| 4.1.2 机载系统 | 第45-49页 |
| 4.1.3 地面移动机器人 | 第49-50页 |
| 4.2 协作平台的构建 | 第50-54页 |
| 4.2.1 开发平台介绍 | 第50-51页 |
| 4.2.2 状态监测以及通信设计 | 第51页 |
| 4.2.3 图像的预处理 | 第51-54页 |
| 4.2.4 协作平台GUI界面设计 | 第54页 |
| 4.3 协同控制系统的工作流程 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 飞行器协同控制实验研究 | 第58-70页 |
| 5.1 摄像机成像原理 | 第58-60页 |
| 5.2 地空机器人稳定跟踪实验 | 第60-62页 |
| 5.2.1 飞行器稳定跟踪方案 | 第60-61页 |
| 5.2.2 跟踪过程描述 | 第61-62页 |
| 5.3 地空机器人协作避障 | 第62-63页 |
| 5.3.1 移动机器人避障方案设计 | 第62-63页 |
| 5.3.2 地空机器人协同过程描述 | 第63页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第63-69页 |
| 5.4.1 目标跟踪实验分析 | 第64-67页 |
| 5.4.2 协同避障实验分析 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
