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移动机器人全景视觉归航技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-35页
   ·课题研究的背景和意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14-33页
     ·全景视觉研究现状第14-16页
     ·环境的表述形式第16-17页
     ·机器人导航中的路标分析研究现状第17-19页
     ·图像局部特征提取及评价研究现状第19-27页
     ·机器人归航研究第27-33页
   ·本文研究内容与组织结构第33-35页
第2章 全景图像中自然路标提取与评估第35-59页
   ·引言第35页
   ·全景视觉系统第35-38页
     ·系统组成第35-36页
     ·坐标系设置第36-38页
   ·基于SIFT与SURF的路标提取第38-42页
     ·基于SIFT的自然路标提取第38页
     ·基于SURF的自然路标提取第38-42页
   ·全景图像中SIFT与SURF特征适应性评估第42-53页
     ·评估方法第43-44页
     ·评估类别第44-53页
     ·适应性评估结果总结第53页
   ·全景图像特征点分布均匀性评估第53-58页
     ·建立分布均匀度第53-54页
     ·全景图像特征点均匀性计算方法第54-58页
     ·评估结果总结第58页
   ·本章小结第58-59页
第3章 全景图像中自然路标点匹配第59-80页
   ·引言第59页
   ·全景图像无效区域过滤第59-60页
   ·特征向量匹配方法第60-66页
     ·k近邻匹配方法第61页
     ·kd树加速索引第61-63页
     ·改进的匹配方法第63-65页
     ·特征匹配实验第65-66页
   ·自然路标提纯方法第66-74页
     ·基于角度估算的自然路标提纯方法第67-68页
     ·基于最长公共子序列的自然路标提纯方法第68-72页
     ·自然路标提纯实验第72-74页
   ·环境中动目标的影响分析第74-78页
   ·本章小结第78-80页
第4章 机器人局部归航方法研究第80-123页
   ·引言第80页
   ·履带式移动机器人第80-82页
     ·整体结构第80-81页
     ·传感器配置第81-82页
   ·平均位移向量归航方法研究(Average Displacement Vector)第82-90页
     ·路标均匀分布假设第82-83页
     ·归航方向计算第83-85页
     ·算法收敛性分析第85-86页
     ·停止策略第86页
     ·仿真实验分析第86-90页
   ·平均路标向量归航方法研究(Average Landmark Vector)第90-95页
     ·平均路标向量模型第90-91页
     ·收敛性分析第91-92页
     ·ALV与ADV方法对比第92-93页
     ·仿真实验分析第93-95页
   ·路标夹角差归航方法研究第95-101页
     ·路标夹角差归航模型第95-97页
     ·可达区域讨论第97-98页
     ·仿真实验分析第98-101页
   ·机器人归航实验第101-121页
     ·路标提取及机器人控制第101-103页
     ·图像抖动对路标方位角的影响分析第103-106页
     ·实验支撑系统构建第106-110页
     ·实验详情第110-121页
     ·实验分析第121页
   ·本章小结第121-123页
第5章 机器人局部归航方法优化第123-136页
   ·引言第123页
   ·角度估算ALV、ADV方法第123-126页
   ·归航中的路标优化方法第126-131页
     ·路标数量、质量控制第126-129页
     ·路标区域分布优化第129-131页
   ·夹角差与ADV融合归航第131-135页
     ·模糊融合建立过程第132-133页
     ·融合归航实验第133-135页
   ·本章小结第135-136页
第6章 大范围归航研究第136-146页
   ·引言第136页
   ·拓扑节点定义第136-137页
   ·子Home点生成策略第137-138页
   ·大范围机器人归航第138-143页
     ·机器人在线构图第138-141页
     ·归航流程第141-143页
   ·实验与分析第143-144页
   ·本章小结第144-146页
结论第146-149页
参考文献第149-157页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第157-158页
致谢第158页

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