基于点云库的服务机器人视觉识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外服务机器人视觉研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 点云图像分割方法 | 第14-24页 |
| ·PCL常见图像分割方法 | 第14-17页 |
| ·基于随机采样一致性分割 | 第14-15页 |
| ·欧式聚类分割 | 第15-16页 |
| ·区域生长分割 | 第16-17页 |
| ·基于最小割的分割 | 第17页 |
| ·基于颜色和法线的聚类分割 | 第17-21页 |
| ·算法描述 | 第18-19页 |
| ·提取聚类模型 | 第19-21页 |
| ·实验分析 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-24页 |
| 第3章 点云特征表达与模型数据库构建 | 第24-36页 |
| ·机器人视觉图像特征描述 | 第24-25页 |
| ·估计点云图像表面法线 | 第25-27页 |
| ·点云图像特征提取 | 第27-30页 |
| ·点特征直方图描述子 | 第27-28页 |
| ·视点特征直方图描述子 | 第28-30页 |
| ·对一般物体建模概述 | 第30-31页 |
| ·构建模型数据库的详细步骤 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-36页 |
| 第4章 PCL视觉识别算法设计 | 第36-44页 |
| ·视觉识别系统总体设计 | 第36-37页 |
| ·点云图像的实时处理 | 第37-38页 |
| ·提取点云聚类 | 第38-39页 |
| ·CVFH特征描述子计算 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 视觉识别实验及分析 | 第44-56页 |
| ·基于Qt下的界面设计 | 第44-45页 |
| ·基于ROS平台的识别实验 | 第45-47页 |
| ·ROS简介 | 第45-46页 |
| ·ROS系统间的节点通讯 | 第46-47页 |
| ·ROS系统下识别算法的设计 | 第47-50页 |
| ·点云图像数据采集 | 第47-48页 |
| ·实时识别节点的集成 | 第48-50页 |
| ·实验分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 在读期间发表的学术论文与科研情况 | 第68页 |
