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基于视觉的自平衡小车协同行进控制研究

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基于视觉的自平衡小车协同行进控制研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-18页
  1.1 问题的提出及研究意义第9-12页
    1.1.1 问题提出第9-11页
    1.1.2 研究意义第11-12页
  1.2 相关问题国内外现状第12-16页
    1.2.1 自平衡机器人研究现状第12-14页
    1.2.2 智能车协同跟踪控制研究现状第14-16页
  1.3 本文研究内容第16-18页
2 自平衡小车系统模型研究第18-27页
  2.1 波动模型分析与建立第18-24页
    2.1.1 系统自平衡模型分析第18-21页
    2.1.2 图像采集时波动性模型分析第21-24页
  2.2 车距模型分析与建立第24-26页
    2.2.1 标识物的设计与安放第24-25页
    2.2.2 车距判断模型第25-26页
  2.3 本章小结第26-27页
3 图像处理的基本理论第27-43页
  3.1 图像增强处理第27-33页
    3.1.1 灰度值修正第27-30页
    3.1.2 图像滤波平滑处理第30-33页
  3.2 图像区域描述第33-39页
    3.2.1 图像有效区域的确定第33-36页
    3.2.2 图像中距离的描述第36-37页
    3.2.3 图像中形状描述第37-39页
  3.3 图像解码研究第39-42页
    3.3.1 图像文件格式及类型第39-40页
    3.3.2 图像编解码过程分析第40-42页
  3.4 本章小结第42-43页
4 控制决策分析与设计第43-55页
  4.1 系统自身PID平衡控制研究第43-48页
    4.1.1 系统零输入响应分析第44-45页
    4.1.2 PID控制仿真分析第45-48页
  4.2 协同行进控制方案设计第48-54页
    4.2.1 车距决策分析第48-50页
    4.2.2 速度控制分析第50-52页
    4.2.3 方向矫正分析第52-54页
  4.3 本章小结第54-55页
5 实验环境搭建与结果第55-64页
  5.1 硬件环境的搭建第55-59页
    5.1.1 自平衡小车硬件环境介绍第55-56页
    5.1.2 摄像头的选择与安放第56-58页
    5.1.3 系统整体方案设计第58-59页
  5.2 软件方案设计第59-62页
    5.2.1 图像采集与增强处理程序第60-61页
    5.2.2 协同跟踪处理程序第61-62页
  5.3 实验结果第62-63页
  5.4 本章小结第63-64页
6 结论与展望第64-66页
  6.1 总结第64-65页
  6.2 展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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