基于地面特征识别的室内机器人视觉导航
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·课题研究及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外现状及发展趋势 | 第8-11页 |
| ·本文内容与结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 机器人的视觉导航系统 | 第13-24页 |
| ·机器人的导航技术 | 第14-17页 |
| ·智能型机器人的各种导航方式 | 第14-15页 |
| ·智能机器人导航中的传感器 | 第15-17页 |
| ·机器人视觉导航的发展 | 第17-20页 |
| ·机器人视觉系统 | 第20-23页 |
| ·机器人视觉系统组成 | 第20-22页 |
| ·机器人视觉系统工作过程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 机器人视觉导航中的图像处理技术 | 第24-37页 |
| ·图像采集和预处理 | 第24-28页 |
| ·图像的采集 | 第24-25页 |
| ·图像预处理 | 第25-28页 |
| ·图像分割 | 第28-35页 |
| ·边缘检测 | 第29-32页 |
| ·灰度阈值法 | 第32-34页 |
| ·颜色分割 | 第34-35页 |
| ·图像压缩存储 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 室内地面分割的图像处理算法 | 第37-58页 |
| ·室内地面特征的选取 | 第38-43页 |
| ·图像的颜色空间的选取 | 第43-48页 |
| ·图像的颜色模型 | 第43-45页 |
| ·颜色模型变换的算法 | 第45-48页 |
| ·基于直方图的地面分割 | 第48-57页 |
| ·彩色图像的分割 | 第48-53页 |
| ·图像直方图的计算 | 第53-54页 |
| ·直方图的反向投影 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 室内机器人实时障碍物检测系统 | 第58-67页 |
| ·开发工具的选择 | 第58-61页 |
| ·DirectShow技术 | 第58-60页 |
| ·OpenCV视觉函数库 | 第60-61页 |
| ·系统实现的功能 | 第61-62页 |
| ·系统运行界面 | 第62-64页 |
| ·室内机器人障碍物检测实例 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67-68页 |
| ·工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第74页 |
