| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·课题来源及意义 | 第13-14页 |
| ·机器视觉理论及研究现状 | 第14-18页 |
| ·机器视觉理论概述 | 第14-16页 |
| ·机器视觉研究现状 | 第16-18页 |
| ·自主移动机器人技术的发展 | 第18-19页 |
| ·桩考技术的发展 | 第19-21页 |
| ·课题研究的主要内容及安排 | 第21-22页 |
| 第二章 驾驶员桩考系统、考试规则及检测判断方法 | 第22-27页 |
| ·桩考场地规定及考试规则 | 第22-23页 |
| ·桩考场地规定 | 第22-23页 |
| ·桩考考试规则 | 第23页 |
| ·桩考考试规则分析与检测判断方法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于自主移动机器人视觉的驾驶员桩考方案研究 | 第27-42页 |
| ·自主移动机器人考官仿人功能结构设计 | 第27-28页 |
| ·自主移动机器人考官硬件结构 | 第28-29页 |
| ·自主移动机器人考官软件结构 | 第29-31页 |
| ·自主移动机器人考官慎思层软件设计流程 | 第29-31页 |
| ·自主移动机器人考官反应层软件设计流程 | 第31页 |
| ·自主移动机器人考官决策模块设计 | 第31-41页 |
| ·桩考决策模块中主状态机构建 | 第32-34页 |
| ·桩考决策模块中评判子状态机构建 | 第34-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 自主移动机器人考官对考车的检测识别与跟踪 | 第42-56页 |
| ·无特定背景条件下考车运动目标的检测算法 | 第42-47页 |
| ·无特定背景条件下全局运动估计与补偿 | 第42-45页 |
| ·无特定背景条件下考车运动目标分割 | 第45-47页 |
| ·自主移动机器人考官对考车的检测与识别 | 第47-51页 |
| ·运动目标的特征提取与分类识别 | 第47-49页 |
| ·考车运动目标的检测与识别实验分析 | 第49-51页 |
| ·自主移动机器人考官对考车运动目标的预测跟踪 | 第51-55页 |
| ·考车运动目标的定位 | 第51-52页 |
| ·考车运动目标的运动轨迹估计 | 第52-54页 |
| ·自主移动机器人运动控制策略 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 自主移动机器人考官数字样机系统设计 | 第56-64页 |
| ·自主移动机器人考官数字样机系统构建 | 第56-57页 |
| ·自主移动机器人考官数字样机智能监控系统结构 | 第56-57页 |
| ·目标模式和控制模式的表示和获取 | 第57页 |
| ·自主移动机器人考官数字样机系统的实现 | 第57-63页 |
| ·状态1 等待考试 | 第57页 |
| ·状态2 运动目标检测与识别 | 第57-59页 |
| ·状态3 考试车辆跟踪与评判 | 第59-62页 |
| ·状态4 考试结果为成功 | 第62-63页 |
| ·状态5 考试结果为失败 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |