| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目标视觉跟踪技术发展现状分析 | 第12-14页 |
| 1.2.1 目标跟踪技术概述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术难点 | 第13-14页 |
| 1.3 机器人技术的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要内容与章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 原始压缩跟踪算法说明 | 第17-27页 |
| 2.1 原始压缩跟踪算法的相关理论知识 | 第17-18页 |
| 2.1.1 随机投影 | 第17-18页 |
| 2.1.2 随机测量矩阵 | 第18页 |
| 2.2 原始压缩跟踪算法实现 | 第18-24页 |
| 2.2.1 算法核心思想 | 第18-19页 |
| 2.2.2 主要处理流程 | 第19-20页 |
| 2.2.3 具体细节 | 第20-24页 |
| 2.3 原始算法的不足之处 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 自适应特征压缩跟踪改进算法 | 第27-47页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 自适应特征空间的选取策略 | 第27-34页 |
| 3.2.1 原始算法特征空间选择的缺点 | 第27-28页 |
| 3.2.2 候选特征空间的生成 | 第28-29页 |
| 3.2.3 特征空间的优劣评估与选择 | 第29-34页 |
| 3.3 基于多维高斯模型的目标特征概率估计 | 第34-36页 |
| 3.3.1 多维特征空间的确定 | 第35-36页 |
| 3.4 原始跟踪算法搜索策略的改进 | 第36-37页 |
| 3.5 分类器的自适应更新 | 第37-38页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.6.1 定性分析 | 第38-43页 |
| 3.6.2 定量分析 | 第43-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 视觉跟踪机器人运动控制 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 目标与机器人的距离控制与相对空间状态说明 | 第47-50页 |
| 4.3 视觉机器人的运动方向参数调整 | 第50-53页 |
| 4.3.1 目标在图像中的位置表示模型 | 第50-51页 |
| 4.3.2 视觉机器人的方向参数设定 | 第51-53页 |
| 4.4 视觉机器人的速度参数设定与克服跟踪摆动的说明 | 第53-56页 |
| 4.5 机器人目标跟踪的整体控制策略 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 视觉跟踪机器人的系统设计与实现 | 第59-73页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 视觉机器人硬件平台搭建 | 第59-67页 |
| 5.2.1 硬件平台整体组成 | 第59-61页 |
| 5.2.2 基于API的WIN32串口通信 | 第61-66页 |
| 5.2.3 机器人硬件调试 | 第66-67页 |
| 5.3 视觉跟踪机器人软件系统设计 | 第67-71页 |
| 5.3.1 机器人目标跟踪的整体架构 | 第68页 |
| 5.3.2 改进特征空间的选取策略设计 | 第68-70页 |
| 5.3.3 自适应特征压缩跟踪改进算法设计 | 第70-71页 |
| 5.3.4 视觉机器人控制策略设计 | 第71页 |
| 5.4 视觉机器人跟踪实验结果 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第73页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |