非结构环境下基于三维相机的移动机器人障碍物检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·课题研究背景 | 第13-14页 |
| ·移动机器人研究动态 | 第14-20页 |
| ·移动机器人障碍物检测方法 | 第20-23页 |
| ·基于激光雷达方法 | 第20-21页 |
| ·基于视觉传感器方法 | 第21-23页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 移动机器人障碍物检测系统 | 第25-31页 |
| ·移动机器人障碍物检测系统总体结构 | 第25-26页 |
| ·障碍物物检测系统硬件组成 | 第26-29页 |
| ·视觉传感器 | 第26-27页 |
| ·激光测距仪 | 第27-28页 |
| ·惯性测量系统 | 第28-29页 |
| ·障碍物物检测系统软件组成 | 第29-30页 |
| ·系统软件 | 第29页 |
| ·信息处理与控制软件 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 三维相机标定及三维重建 | 第31-43页 |
| ·相机成像模型 | 第31-34页 |
| ·基本坐标系 | 第31-32页 |
| ·线性成像模型 | 第32-34页 |
| ·三维相机 SR-3000 标定 | 第34-38页 |
| ·线性模型标定 | 第34-37页 |
| ·SR-3000 相机标定 | 第37-38页 |
| ·SR-3000 深度数据处理 | 第38-40页 |
| ·姿态变换与场景重建 | 第40-42页 |
| ·姿态变换 | 第40-42页 |
| ·场景重建 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 非结构环境场景图像处理方法 | 第43-56页 |
| ·图像预处理 | 第43-46页 |
| ·图像滤波 | 第43-44页 |
| ·灰度变换 | 第44-46页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第46-47页 |
| ·非结构环境场景图像分割 | 第47-51页 |
| ·传统非结构环境图像分割方法 | 第47-48页 |
| ·基于灰度信息和三维信息的图像分割 | 第48-51页 |
| ·边缘检测 | 第51-55页 |
| ·边缘检测算子 | 第51-54页 |
| ·壕沟边缘检测 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 非结构环境下障碍物特征检测 | 第56-69页 |
| ·障碍物区域提取 | 第56-59页 |
| ·障碍物区域恢复 | 第56-57页 |
| ·障碍物特征提取 | 第57-59页 |
| ·斜坡分析 | 第59-63页 |
| ·表面法线坡度计算 | 第59-62页 |
| ·“投票法”确定移动机器人与斜坡的相对方位 | 第62-63页 |
| ·壕沟宽度计算 | 第63-65页 |
| ·实验分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表论文 | 第76页 |
