基于传感器融合的爬壁机器人感知系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·基于多传感器融合的障碍物检测研究现状 | 第8-15页 |
| ·传感器感知环境的原理及方法 | 第9-10页 |
| ·多传感器融合主要方法介绍 | 第10-11页 |
| ·多传感器融合国外发展现状 | 第11-14页 |
| ·多传感器融合国内发展现状 | 第14-15页 |
| ·课题主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| ·课题主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 图像采集与摄像机标定 | 第17-30页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基于DirectShow的图像采集原理 | 第17-21页 |
| ·DirectShow软硬件体系 | 第18-19页 |
| ·Directshow 程序开发 | 第19-21页 |
| ·基于张正友方法的摄像机标定方法 | 第21-26页 |
| ·图像标定的四个坐标系 | 第21-23页 |
| ·摄像机针孔成像与畸变模型 | 第23-25页 |
| ·张氏标定的基本过程 | 第25-26页 |
| ·图像采集与摄像头标定的实现 | 第26-29页 |
| ·图像采集过程及其结果 | 第26-27页 |
| ·摄像机标定过程及其结果分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于区域和边界的障碍物提取 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·均值漂移算法相关理论 | 第30-37页 |
| ·均值漂移向量及其算法 | 第31-35页 |
| ·均值漂移在图像滤波中的具体应用 | 第35-37页 |
| ·基于均值漂移和Canny算子的边缘轮廓提取 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于扩展卡尔曼滤波的超声波测距 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·卡尔曼滤波原理介绍 | 第41-45页 |
| ·卡尔曼滤波器基本模型 | 第41-43页 |
| ·扩展卡尔曼滤波原型及其理解 | 第43-45页 |
| ·扩展卡尔曼滤波在双超声波系统中的应用 | 第45-50页 |
| ·双超声波系统的数学模型建立 | 第45-48页 |
| ·基于双超声波模型的扩展卡尔曼滤波 | 第48-50页 |
| ·仿真及结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 传感器融合障碍物检测综合实验 | 第53-68页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·传感器感知系统硬件设计 | 第53-60页 |
| ·传感器数据采集硬件结构 | 第54-59页 |
| ·传感器感知系统软件设计 | 第59-60页 |
| ·传感器系统障碍物感知实验 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
