基于视觉与激光的移动机器人环境识别研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·移动机器人 | 第10-11页 |
| ·移动机器人环境识别研究现状 | 第11-15页 |
| ·基于视觉的移动机器人物体图像特征提取方法 | 第11-13页 |
| ·基于激光的移动机器人路径规划方法 | 第13-15页 |
| ·研究内容及论文安排 | 第15-17页 |
| 第二章 智能移动机器人的视觉导航系统 | 第17-27页 |
| ·移动机器人系统结构 | 第17-18页 |
| ·移动机器人基本功能及硬件结构 | 第18-19页 |
| ·HITMO 智能移动机器人 | 第19-21页 |
| ·移动机器人环境认知技术 | 第21-23页 |
| ·移动机器人环境感知的研究现状 | 第22-23页 |
| ·移动机器人环境认知的关键技术 | 第23页 |
| ·移动机器人认知系统 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 视觉导航系统中的图像处理技术 | 第27-39页 |
| ·图像采集和预处理 | 第27-29页 |
| ·图像的采集 | 第27-28页 |
| ·图像预处理 | 第28-29页 |
| ·图像分割 | 第29-36页 |
| ·边缘检测 | 第30-32页 |
| ·颜色建模 | 第32-36页 |
| ·目标识别 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于虚拟子目标点的移动机器人路径规划 | 第39-54页 |
| ·人工势场法 | 第40-41页 |
| ·模糊逻辑规则 | 第41页 |
| ·基于虚拟子目标点的移动机器人路径规划 | 第41-48页 |
| ·障碍物的获取及合并 | 第42-43页 |
| ·模糊逻辑规则 | 第43-46页 |
| ·一些由模糊逻辑规则得到的虚拟目标点实例 | 第46-48页 |
| ·基于人工势场法的引力获取 | 第48页 |
| ·虚拟目标点的局部最小陷阱 | 第48-50页 |
| ·陷阱状态的检测 | 第49页 |
| ·从不同陷阱情况中恢复 | 第49-50页 |
| ·实验和分析 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·进一步研究工作 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
