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基于单目视觉的移动智能机器人的导航定位技术的研究和应用

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基于单目视觉的移动智能机器人的导航定位技术的研究和应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-19页
  1.1 研究背景与意义第11页
  1.2 移动机器人研究现状和发展趋势第11-14页
  1.3 移动机器人定位导航方法第14-15页
  1.4 单目视觉定位导航方法第15-17页
    1.4.1 单目视觉路标定位方法第15-16页
    1.4.2 单目视觉道路识别导航方法第16-17页
  1.5 论文研究内容和结构安排第17-19页
    1.5.1 课题来源第17页
    1.5.2 研究内容第17-18页
    1.5.3 本文组织结构第18-19页
第二章 单目视觉定位导航实现关键技术第19-30页
  2.1 角点检测第19-20页
  2.2 边缘检测第20-23页
    2.2.1 边缘检测方法第20-22页
    2.2.2 边缘检测方法对比第22-23页
  2.3 图像分割第23-26页
    2.3.1 基于阀值的分割方法第24页
    2.3.2 基于边缘检测的分割方法第24页
    2.3.3 基于空间聚类的分割方法第24-25页
    2.3.4 基于区域的分割方法第25-26页
  2.4 直线检测第26-27页
    2.4.1 Hough变换第26页
    2.4.2 最小二乘法第26-27页
  2.5 单目视觉成像模型第27-29页
  2.6 本章小结第29-30页
第三章 移动机器人工路标定位系统第30-57页
  3.1 人工路标图像设计第32-33页
  3.2 人工路标图像预处理第33-37页
    3.2.1 图像灰度化第34-36页
    3.2.2 滤波去噪第36页
    3.2.3 图像增强第36-37页
  3.3 人工路标图像定位第37-45页
    3.3.1 二值化分割第38-39页
    3.3.2 形态学处理第39页
    3.3.3 融合边缘的Harris角点检测第39-41页
    3.3.4 基于几何形状约束的轮廓定位第41-45页
  3.4 人工路标图像校正第45-49页
    3.4.1 几何畸变校正第45-48页
    3.4.2 旋转校正第48-49页
  3.5 人工路标图像放大第49-54页
    3.5.1 融合的线性插值方法第50-52页
    3.5.2 二维离散小波变换第52页
    3.5.3 融合小波变换和线性插值的图像放大第52-54页
  3.6 人工路标提取第54-56页
    3.6.1 直接投影法移除上下轮廓第54-55页
    3.6.2 人工路标提取第55-56页
  3.7 本章小结第56-57页
第四章 移动机器人道路识别导航系统第57-73页
  4.1 基于区域生长法的道路分割第60-62页
  4.2 自适应Canny道路边缘检测第62-69页
  4.3 Hough直线检测第69-71页
    4.3.1 Hough变换基本原理第69-70页
    4.3.2 基于条件约束的直线检测第70-71页
  4.4 道路线跟踪第71-72页
  4.5 本章小结第72-73页
第五章 系统实现和实验分析第73-90页
  5.1 项目平台和硬件设施第73-74页
  5.2 定位导航系统概述第74-75页
  5.3 系统基本功能介绍第75-80页
    5.3.1 创建地图功能第75-77页
    5.3.2 人工行驶功能第77-78页
    5.3.3 历史轨迹功能第78页
    5.3.4 自主行驶功能第78-79页
    5.3.5 离线地图下载功能第79-80页
  5.4 自主行驶关键技术实验测试第80-89页
    5.4.1 人工路标定位实验测试第80-83页
    5.4.2 道路识别实验测试第83-89页
  5.5 本章小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-91页
  6.1 工作总结第90页
  6.2 工作展望第90-91页
致谢第91-92页
参考文献第92-96页

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