| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·自动导引车的发展概况 | 第12-14页 |
| ·国外研究历史和现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·AGV 导引技术简介 | 第14-15页 |
| ·目前已实用的导引技术概述 | 第14-15页 |
| ·图像识别导引技术概述 | 第15页 |
| ·基于视觉导引 AGV 的伺服控制概述 | 第15-17页 |
| ·机器人视觉伺服控制系统简介 | 第15-16页 |
| ·基于图像的机器人视觉伺服控制系统 | 第16-17页 |
| ·本文研究的内容 | 第17-19页 |
| 第2章 视觉处理与导引轨迹的辨识 | 第19-37页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·视觉系统模型 | 第20-21页 |
| ·图像预处理 | 第21-26页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第21-22页 |
| ·阈值选取算法：Otsu 算法 | 第22-23页 |
| ·图像滤波去噪 | 第23-24页 |
| ·轨迹轮廓中心线提取 | 第24-26页 |
| ·基于平均斜率差及拐点分辨指数估计的路径模型分类 | 第26-28页 |
| ·三种路径模型的识别与测量 | 第28-33页 |
| ·直线路径模型 | 第28-29页 |
| ·圆弧拐弯路径模型 | 第29-32页 |
| ·非圆弧折线路径模型 | 第32-33页 |
| ·实验与仿真分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于图像的 AGV 点镇定控制 | 第37-55页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·AGV 视觉伺服基础理论概述 | 第38-45页 |
| ·视觉伺服系统的坐标关系 | 第38-39页 |
| ·摄像机的内外参数及成像模型 | 第39-42页 |
| ·基于单目视觉的自动寻迹 AGV 系统的运动学建模 | 第42-43页 |
| ·AGV 控制系统的动力学建模 | 第43-44页 |
| ·图像雅克比矩阵 | 第44-45页 |
| ·基于图像的点镇定控制问题描述 | 第45-46页 |
| ·基于图像误差的视觉控制器设计 | 第46-51页 |
| ·视觉伺服系统的图像误差 | 第46-47页 |
| ·视觉控制器设计 | 第47-50页 |
| ·动力学控制器设计 | 第50-51页 |
| ·仿真与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于视觉伺服的 AGV 轨迹跟踪控制 | 第55-69页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·AGV 系统路面导引轨迹的设置 | 第56页 |
| ·视觉伺服系统模型 | 第56-57页 |
| ·基于滑模变结构控制和模糊理论的轨迹跟踪控制器设计 | 第57-64页 |
| ·滑模变结构控制基本原理 | 第57-59页 |
| ·模糊控制基本理论概述 | 第59-61页 |
| ·轨迹跟踪控制器设计 | 第61-64页 |
| ·仿真与分析 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 系统软件设计 | 第69-76页 |
| ·AGV 系统主界面设计 | 第69-70页 |
| ·图像处理相关模块 | 第70-71页 |
| ·AGV 运动控制部分软件设计 | 第71-74页 |
| ·运动状态测试模块 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |