基于Kinect的移动机器人同时目标跟踪与避障
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·移动机器人研究现状 | 第11-14页 |
| ·移动机器人路径规划与避障 | 第14-15页 |
| ·目标跟踪 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 硬件系统 | 第19-39页 |
| ·整体框架 | 第19页 |
| ·Pioneer移动机器人介绍 | 第19-27页 |
| ·碰撞传感器 | 第23-24页 |
| ·声纳环 | 第24-25页 |
| ·激光雷达 | 第25页 |
| ·光电旋转编码器 | 第25-27页 |
| ·陀螺仪 | 第27页 |
| ·移动机器人数学模型 | 第27-33页 |
| ·位置模型 | 第27-29页 |
| ·差动驱动移动机器人运动学建模 | 第29-32页 |
| ·里程表位置估计 | 第32-33页 |
| ·Kinect | 第33-35页 |
| ·Kinect 3D信息获取 | 第35-39页 |
| 第3章 目标跟踪技术 | 第39-55页 |
| ·粒子滤波理论 | 第39-41页 |
| ·动态空间模型 | 第39页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第39-40页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第40-41页 |
| ·粒子滤波算法 | 第41-46页 |
| ·粒子滤波器基本原理 | 第42页 |
| ·序列重要性采样 | 第42-44页 |
| ·粒子退化和重采样 | 第44-45页 |
| ·粒子滤波算法描述及流程 | 第45-46页 |
| ·目标模型的建立 | 第46-51页 |
| ·图像的颜色空间模型 | 第47-48页 |
| ·目标特征的提取 | 第48-50页 |
| ·颜色直方图 | 第50-51页 |
| ·颜色特征的相似度计算 | 第51页 |
| ·融合深度信息的目标跟踪 | 第51-53页 |
| ·目标跟踪运动控制 | 第53-55页 |
| 第4章 路径规划技术 | 第55-67页 |
| ·常用路径规划方法 | 第55-58页 |
| ·人工势场法 | 第58-60页 |
| ·改进人工势场 | 第60-64页 |
| ·传统人工势场缺陷 | 第60-62页 |
| ·增加安全区域的人工势场法 | 第62-64页 |
| ·运动控制 | 第64页 |
| ·局部地图更新 | 第64-67页 |
| 第5章 系统设计验证 | 第67-73页 |
| ·系统软件设计 | 第67-70页 |
| ·实验结果 | 第70-73页 |
| 第6章 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |
