苹果采摘机器人视觉识别与路径规划方法研究

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苹果采摘机器人视觉识别与路径规划方法研究

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苹果采摘机器人视觉识别与路径规划方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章绪论	第12-25页
· 研究背景	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-21页
· 树冠苹果识别的研究现状	第14-16页
· 基于机器视觉的障碍物检测研究现状	第16-17页
· 路径规划研究现状	第17-20页
· 需要解决的关键问题	第20-21页
· 研究内容	第21-22页
· 研究方法与技术路线	第22-24页
· 研究方法	第22页
· 技术路线	第22页
· 具体研究方案	第22-24页
· 论文组织结构	第24-25页
第2章树冠苹果识别方法	第25-48页
· 树冠苹果图像获取及特点	第25-29页
· 图像获取	第25-26页
· 特点分析	第26-27页
· 识别方法	第27-29页
· 树冠苹果检测	第29-32页
· 颜色模型及转换	第29-31页
· 基于颜色模型的树冠苹果检测	第31-32页
· 基于 Renyi 熵的树冠苹果识别	第32-41页
· Renyi 熵	第33-34页
· 阈值分割	第34-36页
· α参数讨论	第36-39页
· 树冠苹果识别	第39-41页
· 树冠苹果识别实验	第41-47页
· 良好光照下的识别实验	第41-44页
· 复杂背景下的识别实验	第44-46页
· 分析与讨论	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
第3章可行走区域的障碍物检测方法	第48-67页
· 园区障碍物的特点	第48页
· 可行走区域障碍物检测	第48-51页
· 基于模糊二维熵的障碍物识别	第51-61页
· 模糊熵	第51-53页
· 模糊二维熵	第53-57页
· 阈值搜索	第57-60页
· 图像分割	第60-61页
· 障碍物特征提取	第61页
· 障碍物检测实验	第61-66页
· 行走区域检测	第62-63页
· 行内障碍物检测	第63-64页
· 分析与讨论	第64-66页
· 本章小结	第66-67页
第4章全覆盖路径规划方法研究	第67-92页
· 全覆盖路径规划	第67-68页
· 采摘机器人的不完整运动学约束	第68-69页
· 种植园区环境建模	第69-72页
· 环境离散化	第71-72页
· 地图表示	第72页
· 基于生物刺激神经网络的路径规划	第72-76页
· 生物刺激神经网络	第73-75页
· 运动控制	第75-76页
· 路径规划方法	第76-82页
· 静态环境的地图构建与路径规划	第78-81页
· 未知环境的路径规划	第81-82页
· 模拟实验	第82-91页
· 无障碍物环境的路径规划	第83页
· 已知障碍物环境的路径规划	第83-87页
· 动态环境的路径规划	第87-90页
· 分析与讨论	第90-91页
· 本章小结	第91-92页
第5章基于 Q 学习的路径规划方法研究	第92-117页
· 强化学习模型	第92-96页
· 强化学习原理	第92-94页
· 算法分析	第94-95页
· 假设条件	第95-96页
· Q 学习模型及设计	第96-105页
· Q 学习	第96-97页
· 避障策略设计	第97-98页
· 路径探索策略设计	第98页
· 学习机制设计	第98-104页
· Q 学习机制设计结果及分析	第104-105页
· 已知静态环境下的环境建模与路径规划实验	第105-110页
· 复杂障碍物环境	第106-107页
· 学习率分析	第107-109页
· 分析与讨论	第109-110页
· 完全未知环境下的环境建模与路径规划实验	第110-116页
· 完全未知环境实验	第110-113页
· 分析与讨论	第113-116页
· 本章小结	第116-117页
第6章结论与展望	第117-119页
· 结论	第117-118页
· 创新点	第118页
· 展望	第118-119页
参考文献	第119-130页
致谢	第130-131页
作者简介	第131 页

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