| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 插图目录 | 第12-14页 |
| 表格目录 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-23页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究的关键点与难点 | 第18-19页 |
| ·课题的研究内容 | 第18页 |
| ·研究的关键点与难点 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-23页 |
| ·本文的技术路线 | 第19-21页 |
| ·论文章节安排 | 第21-23页 |
| 2 基于双目视觉的机器人系统总体设计 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·系统总体设计方案 | 第23-24页 |
| ·系统的硬件平台设计 | 第24-29页 |
| ·双目视觉系统的设计 | 第24-27页 |
| ·机器人结构设计 | 第27-29页 |
| ·双机RTWT模式的视觉机器人实时仿真系统设计 | 第29-31页 |
| ·基于双目视觉的机器人目标检测与控制系统构架 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 CMOS摄像机的标定与双目视觉原理 | 第33-51页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于CMOS的双目摄像机标定 | 第33-45页 |
| ·视觉系统的坐标系 | 第33-35页 |
| ·线性摄像机模型 | 第35-36页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第36-38页 |
| ·本文所应用的标定方法 | 第38-42页 |
| ·标定实验 | 第42-45页 |
| ·双目视觉原理 | 第45-50页 |
| ·双目视觉基本原理 | 第45-46页 |
| ·双目视觉模型 | 第46-49页 |
| ·测距实验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 机器人实际目标检测与定位 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·运动目标检测 | 第51-53页 |
| ·静态目标提取 | 第53-56页 |
| ·颜色空间的选取 | 第54-55页 |
| ·基于YCbCr的目标颜色高斯模型 | 第55-56页 |
| ·MtalbaS/imuhkn目标检测系统设计 | 第56-59页 |
| ·动态目标检测系统设计 | 第56-58页 |
| ·静态目标检测系统设计 | 第58-59页 |
| ·Matlab/Simulink目标定位系统设计 | 第59-62页 |
| ·目标定位系统设计 | 第59-60页 |
| ·小球定位实验 | 第60-61页 |
| ·误差成因分析 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 基于视觉反馈与Stateflow的机器人九点五态控制 | 第63-79页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·基于九点五态的机器人运动控制 | 第63-66页 |
| ·九点五态控制器原理 | 第63-64页 |
| ·九点五态控制器设计思路 | 第64-66页 |
| ·基于双机RTWT与Stateflow的机器人控制逻辑设计 | 第66-75页 |
| ·有限状态机及Stateflow简介 | 第66-68页 |
| ·双目视觉机器人整体逻辑模块的设计 | 第68-75页 |
| ·机器人目标跟踪实验与分析 | 第75-77页 |
| ·基于RTW的目标实时跟踪系统 | 第75页 |
| ·目标跟踪实验 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 6 结论与展望 | 第79-81页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者简历 | 第84-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |