| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 轮式移动机器人 | 第11-13页 |
| 1.1.2 移动机器人避障问题 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第14-17页 |
| 1.2.1 移动机器人研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于视觉的移动机器人障碍物检测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 移动机器人避障研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 视觉系统分析与定位模型 | 第19-29页 |
| 2.1 图像坐标系与世界坐标系的关系 | 第19-24页 |
| 2.2.1 坐标系定义 | 第19-21页 |
| 2.2.2 坐标系间转换 | 第21-24页 |
| 2.2 Qbot地面移动机器人运动学模型 | 第24-27页 |
| 2.2.1 转向曲率半径、角速度和线速度 | 第24-25页 |
| 2.2.2 前向运动目标点位姿 | 第25-27页 |
| 2.3 摄像机的标定 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于视觉信息的障碍物检测 | 第29-51页 |
| 3.1 图像预处理 | 第29-32页 |
| 3.1.1 灰度化处理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 平滑滤波 | 第30-32页 |
| 3.2 障碍物边缘检测 | 第32-36页 |
| 3.3 基于金字塔LK光流法的动态障碍物检测 | 第36-41页 |
| 3.3.1 光流约束方程 | 第36-37页 |
| 3.3.2 Lucas-Kanade光流法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 金字塔LK光流法 | 第38-41页 |
| 3.4 基于光照无关图的阴影去除 | 第41-47页 |
| 3.4.1 阴影对移动机器人避障的危害 | 第42页 |
| 3.4.2 光照无关图法去除阴影 | 第42-47页 |
| 3.5 感兴趣区域内障碍物边缘坐标提取 | 第47-49页 |
| 3.5.1 梯形区域的确定 | 第47-48页 |
| 3.5.2 基于搜索窗口的边缘检测 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于改进人工势场法的避障策略 | 第51-69页 |
| 4.1 传统人工势场法 | 第51-53页 |
| 4.1.1 人工势场法原理 | 第51-52页 |
| 4.1.2 人工势场法固有问题 | 第52-53页 |
| 4.2 传统人工势场法的改进 | 第53-63页 |
| 4.2.1 障碍物边界离散化 | 第53-54页 |
| 4.2.2 增加速度因子 | 第54-55页 |
| 4.2.3 人工势场法固有问题解决 | 第55-63页 |
| 4.3 仿真实验结果与分析 | 第63-66页 |
| 4.3.1 目标不可达实验结果 | 第63-64页 |
| 4.3.2 局部极小值实验结果 | 第64-65页 |
| 4.3.3 无谓碰撞实验结果 | 第65-66页 |
| 4.3.4 复杂环境避障实验结果 | 第66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-69页 |
| 第5章 Qbot避障半实物仿真实验 | 第69-77页 |
| 5.1 Quanser无人工具试验系统 | 第69-71页 |
| 5.1.1 实验系统组成 | 第69-70页 |
| 5.1.2 Qbot地面移动机器人 | 第70-71页 |
| 5.1.3 PC主机 | 第71页 |
| 5.2 实验空间与跟踪目标标定 | 第71-72页 |
| 5.3 Qbot地面移动机器人避障模型搭建 | 第72-74页 |
| 5.4 半实物仿真 | 第74-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第77页 |
| 6.2 未来期待与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85页 |