割草机器人草地视觉识別与路径规划技术研究
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 论文的选题背景和意义 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第8-11页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
1.2.3 发展趋势 | 第10-11页 |
1.3 机器视觉 | 第11-12页 |
1.3.1 机器视觉的基本概念 | 第11页 |
1.3.2 机器视觉系统的分类 | 第11-12页 |
1.3.3 机器视觉的发展趋势 | 第12页 |
1.4 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
1.5 本章小结 | 第13-14页 |
第二章 割草机器人嵌入式操作系统控制方案设计 | 第14-23页 |
2.1 计算机操作系统简介 | 第14-15页 |
2.1.1 嵌入式操作系统 | 第14-15页 |
2.1.2 实时操作系统 | 第15页 |
2.2 控制系统主控制芯片的确定 | 第15-18页 |
2.2.1 多传感器信息融合技术 | 第15-16页 |
2.2.2 定位导航技术 | 第16页 |
2.2.3 路径规划技术 | 第16-17页 |
2.2.4 控制芯片选型 | 第17-18页 |
2.3 主要电子硬件的选型 | 第18-21页 |
2.3.1 摄像头的选取 | 第18-20页 |
2.3.2 LCD显示屏的选取 | 第20-21页 |
2.4 割草机器人控制系统总体设计与技术指标 | 第21-22页 |
2.4.1 总体设计方案 | 第21页 |
2.4.2 技术指标 | 第21-22页 |
2.5 本章小结 | 第22-23页 |
第三章 割草机器人摄像头的标定 | 第23-35页 |
3.1 摄像头模型 | 第23-29页 |
3.1.1 常用坐标系及其转换 | 第23-25页 |
3.1.2 线性摄像头模型 | 第25-26页 |
3.1.3 非线性畸变模型 | 第26-27页 |
3.1.4 摄像头模型畸变矫正 | 第27-29页 |
3.2 摄像头标定 | 第29-32页 |
3.2.1 摄像头内外参数的求取 | 第29-32页 |
3.3 摄像头安装与实验 | 第32-34页 |
3.4 本章小结 | 第34-35页 |
第四章 视觉图像的边界提取 | 第35-44页 |
4.1 摄像头图像采集 | 第35-37页 |
4.1.1 图像分类 | 第35-37页 |
4.1.2 图像存储 | 第37页 |
4.2 图像噪声消除 | 第37-39页 |
4.2.1 噪声类型 | 第37-38页 |
4.2.2 噪声消除方法 | 第38-39页 |
4.2.3 本文方法选取 | 第39页 |
4.3 图像二值化 | 第39-42页 |
4.3.1 灰度转换 | 第39-40页 |
4.3.2 图像阀值处理 | 第40页 |
4.3.3 图像的膨胀 | 第40-41页 |
4.3.4 图像的腐蚀 | 第41-42页 |
4.4 边界提取 | 第42-43页 |
4.5 本章小结 | 第43-44页 |
第五章 割草机器人控制系统软件设计 | 第44-49页 |
5.1 驱动电机软件设计 | 第44页 |
5.2 摄像头软件设计 | 第44-45页 |
5.3 液晶显示屏软件设计 | 第45-46页 |
5.4 嵌入式多任务控制系统软件设计 | 第46-48页 |
5.4.1 嵌入式多任务控制系统创建 | 第46-47页 |
5.4.2 协调嵌入式多任务系统控制 | 第47-48页 |
5.5 本章小结 | 第48-49页 |
第六章 割草机器人路径规划技术设计 | 第49-56页 |
6.1 移动机器人路径规划 | 第49-51页 |
6.1.1 全局路径规划 | 第49-50页 |
6.1.2 局部路径规划 | 第50页 |
6.1.3 本文选取的路径规划方案 | 第50-51页 |
6.2 割草机器人控制算法设计 | 第51-53页 |
6.2.1 割草机器人控制方案设计 | 第51-52页 |
6.2.2 割草机器人算法设计 | 第52-53页 |
6.3 实验与结果分析 | 第53-55页 |
6.4 本章小结 | 第55-56页 |
第七章 总结与展望 | 第56-58页 |
7.1 研究主要成果 | 第56页 |
7.2 研究工作展望 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |