首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--机器人技术论文--机器人论文--智能机器人论文

基于智能空间的服务机器人定位与构图技术研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·课题背景第13-14页
   ·机器人SLAM问题概述第14-16页
     ·SLAM问题的提出第14-15页
     ·SLAM问题的研究现状第15-16页
   ·识别定位技术的研究现状第16-17页
     ·识别定位概述第16页
     ·识别定位的难点与方法第16-17页
   ·智能空间研究概述第17-18页
     ·智能空间的概念第17-18页
     ·研究现状与发展趋势第18页
   ·课题研究思路及主要研究内容第18-21页
第二章 基于智能空间的SLAM问题解决方案第21-33页
   ·SLAM问题技术基础第21-26页
     ·SLAM问题的一般模型第21-23页
     ·SLAM问题的技术难点第23-25页
       ·环境地图表示方法第23-24页
       ·环境特征提取第24页
       ·不确定性信息处理第24-25页
       ·数据关联技术第25页
     ·SLAM算法第25-26页
   ·智能空间技术基础第26-28页
     ·智能空间的结构第26-27页
     ·智能空间中的应用信息分类第27页
     ·智能空间的相关技术第27-28页
   ·智能空间下SLAM实现思路第28-30页
     ·智能空间下SLAM的基本步骤第29-30页
     ·智能空间下SLAM的关键技术第30页
   ·本章小结第30-33页
第三章 三维立体混合特征地图的构建第33-47页
   ·混合特征地图的提出第33页
   ·双目视觉传感器原理与应用第33-40页
     ·双目视觉传感器原理第34-35页
     ·摄像机参数标定第35-37页
     ·图像畸变校正第37页
     ·摄像机极线校正第37-39页
     ·坐标系转换关系第39-40页
   ·局部三维地图的构建第40-44页
     ·构建地图的步骤第40页
     ·Harris角点提取第40-42页
     ·特征点的对应匹配第42-43页
     ·构建局部三维地图第43-44页
   ·智能空间中的混合特征地图第44-45页
   ·本章小结第45-47页
第四章 基于智能空间的机器人SLAM实现过程第47-61页
   ·KF算法描述第47-48页
   ·系统模型第48-50页
     ·坐标系统模型第48-49页
     ·里程计模型第49页
     ·传感器观测模型第49-50页
   ·KF定位算法第50-53页
     ·重构系统模型第50-52页
     ·基于图像特征的数据关联第52页
     ·机器人位置估计第52-53页
   ·与智能空间交互的SLAM过程第53-57页
     ·状态预测第53-54页
     ·观测更新第54页
     ·信息更新第54-55页
     ·实验结果分析第55-57页
   ·SLAM算法改进第57-59页
   ·本章小结第59-61页
第五章 基于智能空间的识别定位第61-75页
   ·物体识别的方法与定位步骤第61-62页
   ·智能空间中的物体属性第62页
   ·SIFT特征匹配识别方法第62-66页
     ·SIFT匹配算法第62-64页
       ·SIFT算法描述第63页
       ·SIFT特征提取与匹配第63-64页
     ·图像分割第64-65页
     ·识别实验第65-66页
   ·基于人工地标的识别方法第66-69页
     ·地标的设计第66-67页
     ·Sobel算子边缘检测法第67-68页
     ·Hough变换法第68-69页
     ·识别实验结果第69页
   ·基于物体属性的机器人定位第69-72页
     ·最近邻数据关联第69-70页
     ·机器人定位算法第70-71页
     ·实验结果及分析第71-72页
   ·本章小结第72-75页
第六章 总结与展望第75-77页
附录第77-79页
 附录Ⅰ:AS—RⅡ机器人第77-79页
参考文献第79-87页
致谢第87-88页
硕士期间发表的论文第88-89页
学位论文评阅及答辩情况表第89页

论文共89页,点击 下载论文
上一篇:在线高速智能空瓶检测系统的研究与开发
下一篇:粗糙集理论在控制系统中的研究应用