移动机器人目标识别及跟踪搬运策略研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·移动机器人的研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 目标的检测与识别 | 第13-22页 |
| ·图像颜色空间的选择 | 第13-17页 |
| ·RGB颜色模型 | 第13-14页 |
| ·HSI颜色模型 | 第14-16页 |
| ·对比实验 | 第16-17页 |
| ·图像分割 | 第17-20页 |
| ·图像分割原理 | 第17-18页 |
| ·图形分割方法对比 | 第18-19页 |
| ·种子填充算法 | 第19-20页 |
| ·识别结果 | 第20-22页 |
| 第3章 摄像机标定与视觉测距 | 第22-33页 |
| ·摄像机模型与成像原理 | 第22-26页 |
| ·视觉坐标系 | 第22-24页 |
| ·摄像机针孔模型 | 第24-25页 |
| ·参数可确定性 | 第25-26页 |
| ·标定实验及结果 | 第26-28页 |
| ·单目视觉测距 | 第28-29页 |
| ·动态标定 | 第29-30页 |
| ·动态标定下单目测距实验 | 第30-33页 |
| 第4章 实验平台简介及跟踪算法介绍 | 第33-44页 |
| ·Pioneer3机器人实验平台简介 | 第33-36页 |
| ·硬件系统 | 第33-35页 |
| ·软件系统 | 第35-36页 |
| ·云台摄像机视觉系统 | 第36-38页 |
| ·性能参数 | 第36-37页 |
| ·视频采集流程 | 第37-38页 |
| ·Kalman滤波器原理 | 第38-42页 |
| ·滤波器变量 | 第38-40页 |
| ·滤波器算法 | 第40-42页 |
| ·Kalman滤波器目标跟踪算法 | 第42-44页 |
| ·参数定义 | 第42页 |
| ·目标跟踪流程图 | 第42-44页 |
| 第5章 系统数学建模及运动控制策略研究 | 第44-51页 |
| ·云台摄像机数学建模及控制策略制定 | 第44-47页 |
| ·数学建模 | 第44-45页 |
| ·运动控制 | 第45-47页 |
| ·机器人车体控制 | 第47-49页 |
| ·数学模型 | 第47-48页 |
| ·运动控制 | 第48-49页 |
| ·夹子装置控制 | 第49-51页 |
| 第6章 目标跟踪及定点搬运实现 | 第51-59页 |
| ·目标跟踪及定点搬运实现步骤及其流程图 | 第52-56页 |
| ·目标识别模块 | 第53-54页 |
| ·目标跟踪模块 | 第54-55页 |
| ·目标抓取模块 | 第55页 |
| ·目标搬运模块 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-59页 |
| 第7章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
