| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 论文研究意义与背景 | 第12-14页 |
| 1.2 四足机器人研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国外四足机器人研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 国内四足机器人研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 机器人环境感知的研究现状 | 第18-24页 |
| 1.3.1 机器人的环境感知分析 | 第19-23页 |
| 1.3.2 四足机器人环境感知的发展趋势 | 第23-24页 |
| 1.4 移动机器人障碍物检测方法 | 第24-27页 |
| 1.4.1 基于激光雷达的方法 | 第24-25页 |
| 1.4.2 基于视觉传感器的方法 | 第25-27页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第27-29页 |
| 第二章 四足机器人障碍物检测系统 | 第29-40页 |
| 2.1 四足机器人障碍物检测系统的总体结构组成 | 第29-31页 |
| 2.2 障碍物检测系统的硬件组成 | 第31-37页 |
| 2.2.1 视觉传感器 | 第31-35页 |
| 2.2.2 激光扫描仪 | 第35-36页 |
| 2.2.3 惯性测量系统 | 第36-37页 |
| 2.3 障碍物检测系统的软件系统 | 第37-38页 |
| 2.3.1 系统软件 | 第37-38页 |
| 2.3.2 信息处理软件和控制软件 | 第38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 TOF相机的标定和深度处理 | 第40-54页 |
| 3.1 相机的成像模型 | 第40-45页 |
| 3.1.1 基本坐标系 | 第41-42页 |
| 3.1.2 线性成像模型 | 第42-45页 |
| 3.2 三维相机SR-4500的标定 | 第45-51页 |
| 3.2.1 直接线性变化定标法 | 第45-48页 |
| 3.2.2 用张正友标定法对SR-4500进行相机标定 | 第48-51页 |
| 3.3 SR-4500的深度处理 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 TOF相机的图像处理及障碍物识别 | 第54-72页 |
| 4.1 图像的预处理 | 第54-61页 |
| 4.1.1 图像的滤波 | 第54-56页 |
| 4.1.2 基于灰度直方图的灰度变换 | 第56-61页 |
| 4.2 腐蚀和膨胀 | 第61-62页 |
| 4.3 边缘检测 | 第62-66页 |
| 4.4 图像分割与障碍物提取 | 第66-68页 |
| 4.5 相机的防抖 | 第68-70页 |
| 4.6 实验分析 | 第70-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附表 | 第82页 |