UUV对接过程中单目视觉导引方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10页 |
| ·UUV 对接技术发展概况 | 第10-14页 |
| ·UUV 视觉导引技术研究动态 | 第14-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 源光强可调的单目视觉导引原理 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·UUV 对接方式及策略 | 第18-19页 |
| ·单目视觉导引原理 | 第19-27页 |
| ·UUV 理想状态下的单目视觉导引原理 | 第19-21页 |
| ·带纵(横)倾补偿的单目视觉导引原理 | 第21-27页 |
| ·单目导引目标光源系统设计 | 第27-30页 |
| ·线性目标光源系统 | 第27-28页 |
| ·源光强可调的目标光源系统 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 心形参考光源的提取方法 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·心形参考光源轮廓线提取 | 第31-35页 |
| ·Canny 边缘检测 | 第31-33页 |
| ·组合 Snake 模型 | 第33-35页 |
| ·量子粒子群轮廓线匹配 | 第35-39页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第35-36页 |
| ·轮廓线的灰色绝对关联度 | 第36-38页 |
| ·量子粒子群轮廓线匹配方法 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 导引光源图像分类方法及验证 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·SVM 分类的基本原理 | 第42-46页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第42-43页 |
| ·SVM 分类器 | 第43-46页 |
| ·训练样本特征提取 | 第46-49页 |
| ·真伪光源图像特点 | 第46-48页 |
| ·导引光源图像 BLOB 分析 | 第48-49页 |
| ·基于 SVM 分类结果的伪光源剔除 | 第49-52页 |
| ·分类方法 | 第49-50页 |
| ·分类结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 视觉导引对接过程的模拟实验 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·实验系统组成 | 第53-56页 |
| ·导引控制系统 | 第53-54页 |
| ·单目视觉导引系统 | 第54-56页 |
| ·数据通信 | 第56页 |
| ·视觉定位软件流程 | 第56-59页 |
| ·四自由度定位算法流程 | 第57-58页 |
| ·UUV 模拟对接算法流程 | 第58-59页 |
| ·实验案例及结果 | 第59-62页 |
| ·水平面指定航迹运动及定深实验 | 第60-61页 |
| ·UUV 模拟对接试验 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
