基于机器视觉的路径识别及避障导航系统
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第8页 |
| 1.2 路径导航的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 立体视觉的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本课题的研究内容和组织架构 | 第11-13页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 组织架构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 小车导航用数据通信协议 | 第14-23页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 IIC通信 | 第14-15页 |
| 2.3 CAN通信 | 第15-16页 |
| 2.4 PPM通信 | 第16页 |
| 2.5 串口通信 | 第16-20页 |
| 2.5.1 串口通信协议 | 第16-17页 |
| 2.5.2 计算机的串口通信 | 第17-20页 |
| 2.6 WIFI通信 | 第20-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 自稳云台系统的搭建 | 第23-29页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 系统硬件 | 第23-25页 |
| 3.2.1 云台结构 | 第23-24页 |
| 3.2.2 云台的主控制器芯片 | 第24-25页 |
| 3.3 自稳云台的比例微分控制实现方法 | 第25-26页 |
| 3.4 自稳云台的实验分析 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 路径识别导航系统的搭建 | 第29-55页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 系统硬软件 | 第29-34页 |
| 4.2.1 路径识别导航系统的主控制器 | 第29-31页 |
| 4.2.2 基于DSP开发的第一代图像处理系统 | 第31-32页 |
| 4.2.3 基于计算机开发的第二代图像处理系统 | 第32-33页 |
| 4.2.4 路径识别导航系统流程 | 第33-34页 |
| 4.3 路径识别的图像处理算法 | 第34-38页 |
| 4.3.1 利用带滤波的二值化识别黑白路径 | 第34页 |
| 4.3.2 利用RGB颜色空间识别彩色路径 | 第34-36页 |
| 4.3.3 利用 2GRB识别绿色植物 | 第36-37页 |
| 4.3.4 利用HSV颜色空间识别彩色路径 | 第37-38页 |
| 4.4 路径提取的图像处理算法 | 第38-44页 |
| 4.4.1 中心线法提取路径 | 第38-40页 |
| 4.4.2 单区域的Hough变换提取路径 | 第40-41页 |
| 4.4.3 双区域的Hough变换提取弯道路径 | 第41-43页 |
| 4.4.4 多区域的Hough变换提取路径 | 第43-44页 |
| 4.5 导航参数计算及图像处理流程 | 第44-47页 |
| 4.5.1 中心线法计算导航参数 | 第44-46页 |
| 4.5.2 双区域的Hough变换计算导航参数 | 第46页 |
| 4.5.3 导航图像处理流程 | 第46-47页 |
| 4.6 路径识别导航系统的实验分析 | 第47-54页 |
| 4.6.1 实际运行效果 | 第47-48页 |
| 4.6.2 算法的性能测试 | 第48页 |
| 4.6.3 误差分析 | 第48-52页 |
| 4.6.4 速度对精度的影响 | 第52-53页 |
| 4.6.5 光照补偿测试 | 第53-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 小车避障立体视觉系统的研发 | 第55-75页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 系统硬件 | 第55-58页 |
| 5.2.1 双目视觉系统 | 第55-57页 |
| 5.2.2 Xtion立体视觉系统 | 第57-58页 |
| 5.3 双目视觉系统标定 | 第58-60页 |
| 5.3.1 理想摄像头内部参数 | 第58页 |
| 5.3.2 非理想摄像头畸变参数 | 第58-59页 |
| 5.3.3 摄像头外部参数 | 第59页 |
| 5.3.4 双目立体视觉系统参数标定 | 第59-60页 |
| 5.4 双目视觉系统校正 | 第60页 |
| 5.5 立体匹配 | 第60-62页 |
| 5.6 对视差图进行插值 | 第62-63页 |
| 5.7 三维重构 | 第63-65页 |
| 5.7.1 基于双目视觉的三维重构 | 第63-64页 |
| 5.7.2 基于Xtion的三维重构 | 第64-65页 |
| 5.8 基于OpenNI的手势识别 | 第65-67页 |
| 5.9 立体视觉避障算法的研究 | 第67-71页 |
| 5.9.1 基于独立物体的最优路线 | 第67-69页 |
| 5.9.2 基于整体的最优路线 | 第69-71页 |
| 5.10 立体视觉实验 | 第71-73页 |
| 5.10.1 基于实验室的双目测距实验 | 第71-73页 |
| 5.10.2 实地避障导航实验 | 第73页 |
| 5.11 本章小结 | 第73-75页 |
| 6 研究工作总结与建议 | 第75-77页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第75页 |
| 6.2 创新点 | 第75-76页 |
| 6.3 展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录A 云台控制系统各项数据 | 第82-84页 |
| 附录B 路径导航算法的误差分析 | 第84-85页 |
| 附录C 攻读硕士学位期间成果汇总 | 第85页 |
