足球机器人视觉定位系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·足球机器人国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·视觉定位研究综述 | 第12-15页 |
| ·本文主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 足球机器人视觉图像分割方法 | 第17-27页 |
| ·前言 | 第17页 |
| ·机器人视觉定位系统 | 第17-19页 |
| ·视觉图像处理 | 第19-22页 |
| ·颜色空间的选取 | 第19-20页 |
| ·形态学滤波 | 第20-21页 |
| ·图像分割方法 | 第21-22页 |
| ·阈值自适应图像分割 | 第22-25页 |
| ·实验结果 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 粒子滤波算法及其改进 | 第27-42页 |
| ·前言 | 第27页 |
| ·粒子滤波理论基础 | 第27-31页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第27-29页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第29-31页 |
| ·基本粒子滤波算法 | 第31-35页 |
| ·重要性采样 | 第31-32页 |
| ·序贯重要性采样 | 第32-33页 |
| ·粒子匮乏与重采样 | 第33-34页 |
| ·粒子滤波算法流程 | 第34-35页 |
| ·改进的粒子滤波算法 | 第35-38页 |
| ·一般重采样的方法 | 第35-37页 |
| ·改进的重采样方法 | 第37-38页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于改进粒子滤波的足球机器人定位 | 第42-59页 |
| ·前言 | 第42页 |
| ·环境地图构建 | 第42-47页 |
| ·地图的表示方法 | 第42-44页 |
| ·状态空间的坐标变换 | 第44-47页 |
| ·足球机器人定位系统 | 第47-52页 |
| ·运动模型 | 第47-49页 |
| ·观测模型 | 第49页 |
| ·粒子滤波定位 | 第49-50页 |
| ·运动目标的几何定位 | 第50-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-58页 |
| ·实验环境 | 第52-53页 |
| ·粒子滤波定位结果分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第66页 |
