| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·机器视觉技术研究现状 | 第11-12页 |
| ·树类物体三维重建研究现状 | 第12-13页 |
| ·路径规划技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 基于双目立体视觉的环境感知 | 第16-38页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·双目立体视觉 | 第17-20页 |
| ·目立体视觉基本原理 | 第17-18页 |
| ·Bumblebee2双目立体相机 | 第18-20页 |
| ·Bumblebee2软件开发工具包 | 第20页 |
| ·基于支持向量机的树枝识别 | 第20-26页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第20-24页 |
| ·支持向量机的特点 | 第24-25页 |
| ·树枝识别实验分析 | 第25-26页 |
| ·树枝定位及三维重建 | 第26-36页 |
| ·立体匹配 | 第27-31页 |
| ·树枝骨架提取 | 第31-34页 |
| ·三维重建 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于SBL-PRM算法的收获机器人路径规划 | 第38-61页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·障碍物表示 | 第38-39页 |
| ·SBL-PRM路径规划算法 | 第39-51页 |
| ·概率地图构建 | 第41-45页 |
| ·路径搜索 | 第45-48页 |
| ·碰撞检测 | 第48-50页 |
| ·路径优化 | 第50-51页 |
| ·机器人CAD模型建立 | 第51-56页 |
| ·CAD模型文件存储格式 | 第51-52页 |
| ·机器人部件建模 | 第52-56页 |
| ·机器人自定位 | 第56-60页 |
| ·收获机器人视觉定位坐标系的确定 | 第56-59页 |
| ·场景文件构建 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 软件系统框架及仿真实验 | 第61-70页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·系统整体框架 | 第61-62页 |
| ·SBL-PRM算法仿真结果及分析 | 第62-68页 |
| ·仿真环境 | 第62-63页 |
| ·仿真结果及分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 结论与展望 | 第70-73页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 硕士期间发表的论文及参与的课题 | 第81页 |