基于角点特征匹配的机器人路标定位方法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.3.1 室外移动机器人定位技术 | 第9-12页 |
| 1.3.2 路标定位技术研究 | 第12-15页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织架构 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 本文的组织架构 | 第16-17页 |
| 2 系统结构 | 第17-24页 |
| 2.1 系统总体框架 | 第17-18页 |
| 2.2 系统流程 | 第18页 |
| 2.3 路标设计 | 第18-20页 |
| 2.4 深度相机KINECT | 第20-23页 |
| 2.4.1 Kinect简介 | 第20-21页 |
| 2.4.2 Kinect深度测量原理 | 第21-22页 |
| 2.4.3 Kinect开发环境 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 图像预处理 | 第24-34页 |
| 3.1 Kinect相机标定 | 第24-30页 |
| 3.1.1 相机成像模型 | 第24-27页 |
| 3.1.2 相机的畸变 | 第27-28页 |
| 3.1.3 相机标定 | 第28-30页 |
| 3.2 灰度化处理 | 第30页 |
| 3.3 图像滤波降噪处理 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 路标识别及系统定位算法 | 第34-50页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 角点检测 | 第34-39页 |
| 4.2.1 角点检测方法 | 第34-38页 |
| 4.2.2 改进的BW角点检测算法 | 第38-39页 |
| 4.3 路标特征匹配算法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 特征匹配方法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于角点密度分布的角点去噪和匹配算法 | 第40-43页 |
| 4.4 系统定位算法 | 第43-49页 |
| 4.4.1 深度图像数据 | 第43-44页 |
| 4.4.2 深度数据的获取 | 第44-45页 |
| 4.4.3 深度图像配准 | 第45-47页 |
| 4.4.4 路标距离计算 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实验研究与结果分析 | 第50-61页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 实验系统与环境 | 第50-51页 |
| 5.3 路标识别实验 | 第51-55页 |
| 5.3.1 综合性能分析 | 第54-55页 |
| 5.4 系统定位实验 | 第55-60页 |
| 5.4.1 静态定位实验 | 第55-58页 |
| 5.4.2 动态定位实验 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第69页 |
| B.作者在攻读学位期间取得的科研成果及专利目录 | 第69页 |
