| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 引言 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究目的与意义 | 第7-8页 |
| 1.1.2 课题背景来源 | 第8-9页 |
| 1.2 计算机视觉及其面临的困难 | 第9-15页 |
| 1.2.1 计算机视觉 | 第9-12页 |
| 1.2.2 移动机器人视觉面临的困难分析 | 第12-13页 |
| 1.2.3 关于人工智能与计算机视觉的一些思考 | 第13-15页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于可重构思想的视觉系统硬件平台设计 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 图像采集装置设计 | 第17-21页 |
| 2.2.1 成像装置 | 第18-19页 |
| 2.2.2 成像方式分析与设计 | 第19-21页 |
| 2.3 基于多种成像方式的视觉系统硬件平台构造 | 第21-28页 |
| 2.3.1 系统结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 硬件参数要求分析 | 第22-24页 |
| 2.3.3 摄像机及采集卡 | 第24-28页 |
| 第三章 基于艾真体技术的移动机器人视觉系统软件框架 | 第28-41页 |
| 3.1 面向未知环境的移动机器人视觉分析 | 第28-29页 |
| 3.1.1 任务与需求 | 第28-29页 |
| 3.2 几种视觉系统框架及分析 | 第29-33页 |
| 3.2.1 Marr计算视觉理论 | 第29-31页 |
| 3.2.2 主动视觉 | 第31-33页 |
| 3.3 基于艾真体技术的移动机器人视觉系统框架模型 | 第33-41页 |
| 3.3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.3.2 面向艾真体技术与面向对象技术的比较 | 第34-37页 |
| 3.3.3 系统框架模型 | 第37-39页 |
| 3.3.4 结合黑板系统与消息激活机制的通信方式 | 第39-41页 |
| 第四章 实验及分析 | 第41-53页 |
| 4.1 基于VFW的机器人视频获取 | 第41-47页 |
| 4.1.1 Video for Windows技术介绍 | 第41-44页 |
| 4.1.2 硬件系统 | 第44-45页 |
| 4.1.3 软件系统及其实现 | 第45-47页 |
| 4.2 单目视觉追踪颜色标志 | 第47-51页 |
| 4.2.1 概述 | 第47-48页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第48-50页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 4.3 小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 进一步研究的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
