| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 论研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 本文完成的工作 | 第10-11页 |
| 2 微型智能车定位与控制的相关技术介绍 | 第11-24页 |
| 2.1 微型智能车定位与控制的总体设计 | 第11-12页 |
| 2.2 Arduino单片机简介 | 第12-14页 |
| 2.2.1 Arduino硬件部分 | 第13-14页 |
| 2.2.2 Arduino软件部分 | 第14页 |
| 2.3 OpenCV技术简介 | 第14-18页 |
| 2.3.1 OpenCV背景介绍 | 第14-15页 |
| 2.3.2 OpenCV与其他视觉软件的比较 | 第15页 |
| 2.3.3 OpenCV的主要特点及优势 | 第15-16页 |
| 2.3.4 OpenCV基本数据结构 | 第16-18页 |
| 2.4 Android系统概述 | 第18-22页 |
| 2.4.1 Android背景介绍 | 第18-19页 |
| 2.4.2 Android系统架构 | 第19-20页 |
| 2.4.3 Android应用构成及工作机制 | 第20-22页 |
| 2.5 主板简介 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 智能车的设计与实现 | 第24-38页 |
| 3.1 智能车的总体设计 | 第24-25页 |
| 3.2 智能车软件架构决策层的设计与实现 | 第25-35页 |
| 3.2.1 基于手机控制的车辆行驶决策层设计与实现 | 第25-28页 |
| 3.2.2 基于自主寻迹的车辆行驶决策层设计与实现 | 第28-35页 |
| 3.3 智能车软件架构执行层的设计与实现 | 第35-36页 |
| 3.3.1 初始化模块 | 第35页 |
| 3.3.2 行为控制模块 | 第35-36页 |
| 3.3.3 通信模块 | 第36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 智能车的双目定位及速度获取 | 第38-48页 |
| 4.1 双目定位的基本原理 | 第38页 |
| 4.2 车辆目标提取 | 第38-39页 |
| 4.3 双目定位系统的标定 | 第39-45页 |
| 4.3.1 摄像机矩阵的估计 | 第39-43页 |
| 4.3.2 两视点系统的基本矩阵估计 | 第43-45页 |
| 4.4 三维重构 | 第45-47页 |
| 4.5 智能车速度获取 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 微型智能车定位与控制的集成测试 | 第48-57页 |
| 5.1 智能车定位与控制的集成 | 第48页 |
| 5.2 基于手机控制的智能车测试 | 第48-50页 |
| 5.3 基于自主寻迹的智能车测试 | 第50-53页 |
| 5.4 目定位功能测试 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |