| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 移动式机器人测量和路径规划方法的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 移动式机器人和移动式测量技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 移动视觉测量机器人路径规划的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 移动视觉测量机器人观测位置规划 | 第18-44页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 视觉相机成像基本理论 | 第18-21页 |
| 2.2.1 单目视觉与双目视觉的比较 | 第18页 |
| 2.2.2 单目视觉成像模型 | 第18-21页 |
| 2.3 物体位姿测量模型的建立 | 第21-28页 |
| 2.3.1 二维平面物体位姿测量模型的建立 | 第22-24页 |
| 2.3.2 三维空间物体位姿测量模型的建立 | 第24-28页 |
| 2.4 最优观测位置的确定 | 第28-43页 |
| 2.4.1 坐标系变换 | 第28-31页 |
| 2.4.2 内点法 | 第31-33页 |
| 2.4.3 二维指定工位最优观测位置的确定 | 第33-38页 |
| 2.4.4 三维指定工位最优观测位置的确定 | 第38-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 移动视觉测量机器人路径规划方法研究 | 第44-53页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 搜索方法简介 | 第44-45页 |
| 3.2.1 盲目搜索 | 第44页 |
| 3.2.2 启发搜索 | 第44-45页 |
| 3.3 A*算法 | 第45-49页 |
| 3.3.1 A*算法的基本原理 | 第45-46页 |
| 3.3.2 A*算法估价函数的确定 | 第46-47页 |
| 3.3.3 A*算法的实现 | 第47-49页 |
| 3.4 基于A*算法的路径规划仿真 | 第49-50页 |
| 3.5 基于改进A*算法的路径规划仿真 | 第50-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 移动视觉测量机器人地图构建方法研究 | 第53-68页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 地图构建方法简介 | 第53-54页 |
| 4.3 基于栅格法的环境地图的构建 | 第54-56页 |
| 4.4 地图标志点的设置 | 第56-61页 |
| 4.4.1 集中式和分散式工作环境的标志点设置 | 第56-57页 |
| 4.4.2 无规则复杂工作环境的标志点设置 | 第57-61页 |
| 4.5 不同情况地图构建方法的仿真与分析 | 第61-67页 |
| 4.5.1 不同情况地图构建方法的分析 | 第61-62页 |
| 4.5.2 考虑标志点因素地图构建的仿真与分析 | 第62-64页 |
| 4.5.3 考虑标志点和被测物因素境地图构建的仿真与分析 | 第64-66页 |
| 4.5.4 考虑标志点、被测物和观测位置因素地图构建的仿真与分析 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 移动视觉测量实验 | 第68-80页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 移动视觉测量机器人 | 第68-69页 |
| 5.2.1 移动视觉测量机器人的系统组成 | 第68-69页 |
| 5.2.2 移动视觉测量机器人的控制 | 第69页 |
| 5.3 移动视觉测量机器人最优观测位置验证实验 | 第69-75页 |
| 5.3.1 实验环境搭建 | 第70-71页 |
| 5.3.2 实验数据处理与分析 | 第71-75页 |
| 5.4 移动视觉测量机器人动态测量验证实验 | 第75-78页 |
| 5.4.1 实验环境搭建 | 第75-76页 |
| 5.4.2 实验数据处理与分析 | 第76-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
