| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 人机交互概述 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.4 本文工作内容 | 第11-13页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 移动双足机器人视频姿态学习 | 第13-33页 |
| 2.1 机器人平台简介 | 第13-16页 |
| 2.2 视频模块的设置 | 第16-17页 |
| 2.3 目标检测 | 第17-19页 |
| 2.3.1 帧间差分法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 背景差分法 | 第19页 |
| 2.4 机器人视频姿态学习 | 第19-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 移动双足机器人视频学习手臂一致性实现 | 第33-45页 |
| 3.1 实现方案和具体流程 | 第33-40页 |
| 3.1.1 手臂控制问题描述 | 第33-35页 |
| 3.1.2 实现过程 | 第35-36页 |
| 3.1.3 双足机器人一致性控制协议 | 第36-40页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 嵌入式系统下对多个目标的跟踪 | 第45-57页 |
| 4.1 均值偏移跟踪算法 | 第46-47页 |
| 4.1.1 均值偏移算法 | 第46页 |
| 4.1.2 算法步骤 | 第46-47页 |
| 4.2 Cam shift 跟踪算法 | 第47-52页 |
| 4.2.1 Cam shift 算法概述 | 第48页 |
| 4.2.2 Cam shift 算法流程 | 第48-52页 |
| 4.3 卡尔曼滤波 | 第52-53页 |
| 4.4 Cam shift 算法结合 Kalman 滤波的多目标跟踪 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 在读期间的研究成果 | 第67-68页 |