足球机器人目标识别与运动控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 目标识别的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 全向移动平台的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要工作及组织结构 | 第11-14页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 足球机器人总体结构设计 | 第14-26页 |
| 2.1 全向移动平台设计 | 第14-19页 |
| 2.1.1 平台方案设计 | 第15-16页 |
| 2.1.2 三轴全向轮 | 第16页 |
| 2.1.3 驱动电机 | 第16-17页 |
| 2.1.4 零件设计 | 第17-19页 |
| 2.2 踢球执行机构设计 | 第19-24页 |
| 2.2.1 踢球机构 | 第19-22页 |
| 2.2.2 踢球执行部分分析 | 第22-24页 |
| 2.3 视觉成像系统设计 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 颜色模型的选择与图像预处理 | 第26-36页 |
| 3.1 颜色模型的分析与选择 | 第26-30页 |
| 3.1.1 颜色模型的分析 | 第26-29页 |
| 3.1.2 颜色模型选择 | 第29-30页 |
| 3.2 图像的预处理 | 第30-32页 |
| 3.2.1 图像的灰度化 | 第30-31页 |
| 3.2.2 图像的平滑 | 第31-32页 |
| 3.3 图像平滑去噪结果 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于局部不变特征的图像匹配 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 SIFT特征矢量生成 | 第36-43页 |
| 4.2.1 尺度空间极值点检测 | 第36-40页 |
| 4.2.2 精确定位特征点位置 | 第40-41页 |
| 4.2.3 确定特征点主方向 | 第41-42页 |
| 4.2.4 生成SIFT特征矢量 | 第42-43页 |
| 4.3 SIFT特征矢量的匹配 | 第43-48页 |
| 4.3.1 特征矢量匹配方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 传统SIFT特征点匹配 | 第44页 |
| 4.3.3 改进的SIFT特征点匹配 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 足球机器人全向移动平台运动控制 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 全方位移动足球机器人运动控制模型的建立 | 第50-52页 |
| 5.2.1 坐标系定义 | 第50-51页 |
| 5.2.2 系统运动学分析 | 第51-52页 |
| 5.2.3 系统动力学分析 | 第52页 |
| 5.3 全向移动平台运动特性分析 | 第52-55页 |
| 5.3.1 机器人平动 | 第52-54页 |
| 5.3.2 机器人转动 | 第54-55页 |
| 5.3.3 机器人作平面运动 | 第55页 |
| 5.4 移动平台电机轴PID调速 | 第55-57页 |
| 5.4.1 直流电机转速、电流双闭环控制 | 第55-56页 |
| 5.4.2 仿真结果 | 第56-57页 |
| 5.5 速度耦合实验 | 第57-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
