基于视觉处理和遗传算法的Tripod机器人最优轨迹控制
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 视觉机器人的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.4 关键技术发展概况 | 第15-18页 |
| 1.4.1 机器视觉 | 第15-16页 |
| 1.4.2 图像处理 | 第16-17页 |
| 1.4.3 遗传算法 | 第17-18页 |
| 1.5 论文主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 贝加莱 Tripod 机器人概述 | 第20-28页 |
| 2.1 并行机器人 | 第20-21页 |
| 2.2 贝加莱 Tripod 机器人 | 第21-23页 |
| 2.3 使用的贝加莱硬件 | 第23-24页 |
| 2.4 平台及几何体描述 | 第24-26页 |
| 2.4.1 平台描述 | 第24-25页 |
| 2.4.2 几何体描述 | 第25-26页 |
| 2.5 设计目标 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图像采集及预处理 | 第28-43页 |
| 3.1 图像采集与透视变换 | 第28-31页 |
| 3.2 灰度化 | 第31-32页 |
| 3.3 图像去噪 | 第32-34页 |
| 3.3.1 中值滤波 | 第32-33页 |
| 3.3.2 高斯滤波 | 第33-34页 |
| 3.4 二值化 | 第34-40页 |
| 3.4.1 二值化技术 | 第34-35页 |
| 3.4.2 改进的局部阈值 OSTU 法 | 第35-40页 |
| 3.5 边缘提取 | 第40-42页 |
| 3.5.1 Canny 准则 | 第40-41页 |
| 3.5.2 Canny 算法过程 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 平台及几何体的定位与颜色识别 | 第43-54页 |
| 4.1 平台定位 | 第43-45页 |
| 4.1.1 平台中心粗定位 | 第43-44页 |
| 4.1.2 平台中心精定位 | 第44-45页 |
| 4.2 Hough 变换检测圆形 | 第45-50页 |
| 4.2.1 Hough 变换 | 第45-48页 |
| 4.2.2 粗定位 | 第48页 |
| 4.2.3 精定位 | 第48-50页 |
| 4.3 检测三角形和五角星形 | 第50-52页 |
| 4.3.1 粗定位 | 第50页 |
| 4.3.2 精定位 | 第50-52页 |
| 4.3.3 三角形与五角星形的分类 | 第52页 |
| 4.4 几何体的颜色识别 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于遗传算法的最优路径设计 | 第54-62页 |
| 5.1 遗传算法概述 | 第54-55页 |
| 5.2 问题分析 | 第55页 |
| 5.3 旅行商问题 | 第55-56页 |
| 5.4 基于遗传算法的主从染色体共生进化 | 第56-58页 |
| 5.4.1 染色体编码 | 第56-57页 |
| 5.4.2 初始化种群 | 第57-58页 |
| 5.5 适应度选择 | 第58页 |
| 5.6 遗传算子 | 第58-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 TCP/IP 通信 | 第62-67页 |
| 6.1 Tripod 通讯连接 | 第62页 |
| 6.2 TCP/IP 通信 | 第62-64页 |
| 6.3 Real VNC | 第64-66页 |
| 6.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 实验结果与分析 | 第67-70页 |
| 7.1 实验结果 | 第67-68页 |
| 7.2 实验误差分析 | 第68-69页 |
| 7.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第8章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 8.1 总结 | 第70-71页 |
| 8.2 实验中遇到的问题 | 第71页 |
| 8.3 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
