基于全向视觉的足球机器人定位的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·足球机器人定位技术 | 第10-11页 |
| ·RoboCup 中型组足球机器人系统组成 | 第11-12页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 全向视觉系统研究与实现 | 第14-26页 |
| ·全景视觉技术概况 | 第14-17页 |
| ·全向视觉成像方式 | 第15-16页 |
| ·几种典型镜面介绍 | 第16-17页 |
| ·全景视觉系统成像原理 | 第17-20页 |
| ·单视点全景视觉系统成像的基本原理 | 第17-18页 |
| ·全景视觉系统的分辨率 | 第18-20页 |
| ·全向反射镜的设计 | 第20-24页 |
| ·足球机器人比赛对视觉系统的基本要求 | 第20-21页 |
| ·全向反射镜选择 | 第21-22页 |
| ·全向反射镜设计 | 第22-24页 |
| ·求取目标点方法 | 第24-26页 |
| 第三章 图像处理及识别定位 | 第26-41页 |
| ·图像预处理 | 第26-32页 |
| ·视觉处理概述 | 第26-27页 |
| ·颜色空间选择 | 第27-29页 |
| ·图像增强 | 第29-32页 |
| ·图像分割 | 第32-35页 |
| ·目标识别 | 第35-36页 |
| ·基于特征点的机器人定位 | 第36-41页 |
| ·坐标系变换 | 第36-37页 |
| ·基于特征点的定位 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 第四章 基于多传感器的机器人定位算法的研究 | 第41-53页 |
| ·多传感器信息融合简介 | 第41-42页 |
| ·数据融合结构模型的建立 | 第42页 |
| ·系统数学模型的建立 | 第42-46页 |
| ·机器人运动模型 | 第43-45页 |
| ·机器人观测模型 | 第45页 |
| ·数据关联模型 | 第45-46页 |
| ·噪声分析 | 第46页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的机器人定位 | 第46-51页 |
| ·基于EKF 的线性实现 | 第47-48页 |
| ·基于EKF 的定位算法 | 第48页 |
| ·EKF 仿真实验 | 第48-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-53页 |
| 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A（攻读硕士学位期间发表论文） | 第57页 |
