全区域覆盖移动机器人的边界识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·移动机器人 | 第7-9页 |
| ·全区域覆盖机器人 | 第8-9页 |
| ·智能割草机器人 | 第9页 |
| ·智能割草机器人的关键技术 | 第9-11页 |
| ·边界识别和无遗漏的全区域覆盖 | 第9页 |
| ·路径规划 | 第9-10页 |
| ·导航定位技术 | 第10-11页 |
| ·多传感器融合技术 | 第11页 |
| ·智能割草机器人的边界识别 | 第11-12页 |
| ·课题的来源及研究意义 | 第12-13页 |
| ·课题来源 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第13-15页 |
| ·机器人视觉模型的建立方案 | 第13-14页 |
| ·边界图像处理 | 第14页 |
| ·边界图像采集处理系统的设计 | 第14-15页 |
| 2 智能割草机器人的区域边界建立 | 第15-22页 |
| ·割草机器人视觉系统采集的边界模型 | 第15-16页 |
| ·路径规划和环境地图信息的建立 | 第16-18页 |
| ·路径规划 | 第16-17页 |
| ·地图信息的建立 | 第17-18页 |
| ·边界识别 | 第18-19页 |
| ·位置误差修正 | 第19-20页 |
| ·航位推算法原理 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 智能割草机器人的视觉模型 | 第22-32页 |
| ·视觉模型总体设计 | 第22-23页 |
| ·机器人的视觉模型建立 | 第23-25页 |
| ·视觉传感器的选择 | 第23-24页 |
| ·摄像机的安装及机器人获得的视野 | 第24-25页 |
| ·机器人的位置到图像坐标系的变换 | 第25-30页 |
| ·坐标系定义 | 第26页 |
| ·坐标系变换 | 第26-30页 |
| ·摄像机标定 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 4 视觉传感器采集的边界图像处理 | 第32-51页 |
| ·边界图像的数字化描述 | 第32-33页 |
| ·边界图像的预处理 | 第33-40页 |
| ·噪声分析 | 第33-34页 |
| ·平滑滤波 | 第34-38页 |
| ·图像增强 | 第38-40页 |
| ·边界直线的提取 | 第40-48页 |
| ·边界检测 | 第41-43页 |
| ·边界图像的阈值分割 | 第43-45页 |
| ·数学形态学的应用 | 第45-47页 |
| ·边界直线提取 | 第47-48页 |
| ·提取到的边界直线与边界点的对应关系 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 图像采集处理模块与边界识别系统的软硬件设计 | 第51-69页 |
| ·图像采集处理模块的软硬件设计 | 第51-65页 |
| ·图像采集与处理模块的硬件设计 | 第51-62页 |
| ·软件设计 | 第62-65页 |
| ·光电编码器和数字罗盘的电路设计 | 第65-66页 |
| ·边界识别程序设计 | 第66-69页 |
| 6 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
