仿人足球机器人的环境感知与避障策略研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| ·RoboCup SPL比赛 | 第13-14页 |
| ·足球机器人的系统组成 | 第14-15页 |
| ·机器人足球相关领域的研究现状 | 第15-18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 基于种子点自动选取的目标分割算法研究 | 第19-31页 |
| ·颜色模型选取 | 第19-21页 |
| ·颜色表的创建 | 第21-22页 |
| ·球场目标分割算法研究与实现 | 第22-27页 |
| ·常用的目标分割方法 | 第22-25页 |
| ·图像扫描方式的选择 | 第25页 |
| ·基于颜色表的目标分割 | 第25-26页 |
| ·基于种子点自动选取的目标分割 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 仿人足球机器人的测距模型研究 | 第31-51页 |
| ·基于OpenCV的摄像机标定 | 第31-37页 |
| ·摄像机模型 | 第31-33页 |
| ·摄像机标定方法 | 第33-34页 |
| ·Nao摄像机的标定 | 第34-37页 |
| ·基于Nao的单目测距模型的构建 | 第37-39页 |
| ·遮挡目标修复算法的研究 | 第39-43页 |
| ·遮挡目标修复现状及原理 | 第39-40页 |
| ·遮挡目标凸点的计算 | 第40-42页 |
| ·遮挡目标修复拟合算法的实现 | 第42-43页 |
| ·基于角度偏差的机器人位置调整 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-49页 |
| ·凸点计算及拟合实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·角度偏差的计算结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于环境感知的足球跟踪算法研究 | 第51-63页 |
| ·球场目标跟踪方法分析 | 第51-52页 |
| ·基于Kalman滤波的足球跟踪算法的研究与实现 | 第52-57页 |
| ·Kalman滤波器的原理与过程 | 第52-54页 |
| ·Kalman滤波器参数的设定 | 第54-55页 |
| ·基于Kalman滤波跟踪的实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·基于UKF的动态跟踪算法的研究 | 第57-62页 |
| ·UKF滤波器 | 第58-59页 |
| ·绝对坐标与机器人相对坐标 | 第59-60页 |
| ·UKF目标跟踪仿真实验结果与分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于传感器信息融合的避障策略研究 | 第63-79页 |
| ·机器人避障方法及策略的研究 | 第63-67页 |
| ·机器人避障方法的研究 | 第63-64页 |
| ·机器人避障策略的研究 | 第64-67页 |
| ·障碍物的检测 | 第67-70页 |
| ·基于视觉的障碍物的检测 | 第67-68页 |
| ·基于超声波的障碍物的检测 | 第68-70页 |
| ·基于超声波传感器信息的避障策略研究与实现 | 第70-78页 |
| ·信息融合层级的研究 | 第70-71页 |
| ·传感器信息融合的数学模型的研究 | 第71-72页 |
| ·控制逻辑规则的设计 | 第72-74页 |
| ·静态障碍物避障实现结果与分析 | 第74-77页 |
| ·动态障碍物避障实验结果与分析 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 硕士期间获奖情况及发表论文 | 第87页 |
