| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 板球系统的视觉处理研究现状 | 第9页 |
| 1.3 板球系统的控制算法研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 亟待解决的问题 | 第11页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 视觉板球系统的图像处理算法 | 第13-27页 |
| 2.1 基于模糊推理的直方图均衡化 | 第13-20页 |
| 2.1.1 直方图均衡化 | 第13-15页 |
| 2.1.2 模糊推理原理 | 第15-17页 |
| 2.1.3 基于模糊推理的直方图均衡化 | 第17-19页 |
| 2.1.4 基于模糊推理的直方图均衡化的实验结果 | 第19-20页 |
| 2.2 图像二值化 | 第20-21页 |
| 2.3 图像边缘检测 | 第21-22页 |
| 2.4 基于轮廓跟踪的随机霍夫变换圆检测 | 第22-26页 |
| 2.4.1 随机霍夫变换圆检测 | 第23-24页 |
| 2.4.2 轮廓跟踪算法原理 | 第24-25页 |
| 2.4.3 基于轮廓跟踪的随机霍夫变换圆检测 | 第25-26页 |
| 2.4.4 基于轮廓跟踪的随机霍夫变换圆检测结果 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 板球系统的模型建立 | 第27-33页 |
| 3.1 拉格朗日方程介绍及其建模原理 | 第27页 |
| 3.2 板球系统的模型建立及其简化 | 第27-30页 |
| 3.3 板球系统的修正模型及其定性分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 直接自适应模糊滑模控制器设计 | 第33-49页 |
| 4.1 滑模控制理论介绍 | 第33-36页 |
| 4.1.1 滑模控制理论的基本思想 | 第33-34页 |
| 4.1.2 滑模控制的设计流程 | 第34页 |
| 4.1.3 滑模控制器的设计方法 | 第34-36页 |
| 4.2 自适应模糊控制理论 | 第36-37页 |
| 4.2.1 模糊系统的设计 | 第36-37页 |
| 4.2.2 模糊系统的逼近精度 | 第37页 |
| 4.2.3 自适应模糊控制 | 第37页 |
| 4.3 直接自适应模糊控制器设计 | 第37-42页 |
| 4.3.1 滑模控制器设计 | 第37-39页 |
| 4.3.2 直接自适应模糊滑模控制器设计 | 第39-42页 |
| 4.4 仿真结果 | 第42-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于蚁群优化的直接自适应模糊滑模控制器 | 第49-58页 |
| 5.1 蚁群算法概述 | 第49页 |
| 5.2 蚁群算法的模型抽象 | 第49-50页 |
| 5.3 基于蚁群算法的控制参数优化 | 第50-53页 |
| 5.3.1 蚁群算法数学模型建立 | 第50-51页 |
| 5.3.2 目标函数的建立 | 第51页 |
| 5.3.3 路径点选择和信息素更新 | 第51-52页 |
| 5.3.4 优化参数的具体步骤 | 第52-53页 |
| 5.4 基于蚁群参数优化的直接自适应模糊滑模控制器仿真结果 | 第53-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 视觉板球系统的软硬件介绍和实物仿真 | 第58-62页 |
| 6.1 视觉板球系统的硬件结构介绍 | 第58-59页 |
| 6.2 板球系统的控制软件介绍 | 第59-60页 |
| 6.3 板球系统的实物实验 | 第60-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |