基于图像及体感控制机器人的目标识别与跟踪应用研究



基于图像及体感控制机器人的目标识别与跟踪应用研究

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基于图像及体感控制机器人的目标识别与跟踪应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 机器视觉的应用研究	第12-14页
1.2.2 Kinect在机器人领域的应用研究	第14-15页
1.3 论文的主要工作和结构安排	第15-17页
第2章目标图像识别算法	第17-30页
2.1 图像预处理	第17-22页
2.1.1 彩色图像的二值化	第17-20页
2.1.2 低通滤波	第20-21页
2.1.3 图像形态学	第21-22页
2.2 特征提取	第22-28页
2.2.1 SIFT特征图像识别算法	第22-26页
2.2.2 基于Kalman预测的SIFT识别算法	第26-28页
2.3 运动目标图像识别程序设计	第28-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第3章目标跟踪方法	第30-38页
3.1 图像匹配法	第30-32页
3.2 窗口质心跟踪法	第32-33页
3.3 Kinect人体骨骼模型识别跟踪算法	第33-37页
3.3.1 Kinect简介	第34页
3.3.2 Kinect深度信息的获取	第34-35页
3.3.3 基于Kinect的人体骨骼识别跟踪	第35-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第4章基于Kinect的手臂旋转识别方法的研究	第38-47页
4.1 问题的提出	第38-39页
4.2 辅助识别控制方法的研究	第39-43页
4.2.1 基于DTW算法的手势识别	第39-40页
4.2.2 基于数据手套的手势识别	第40-41页
4.2.3 基于电位传感器的辅助方法	第41-43页
4.3 基于指套的图像识别辅助控制方法	第43-45页
4.4 几种方法的对比研究	第45-46页
4.5 本章小结	第46-47页
第5章系统设计及实现	第47-63页
5.1 基于单目视觉系统的机器人目标识别与跟踪设计	第47-53页
5.1.1 机器人头部的硬件设置及调试	第48-49页
5.1.2 单目视觉系统的识别	第49-51页
5.1.3 单目视觉系统的跟踪	第51-53页
5.2 基于Kinect的机器人目标识别及控制设计	第53-62页
5.2.1 Kinect对于指套的识别	第53-56页
5.2.2 机械手臂的硬件设置及调试	第56-57页
5.2.3 基于Kinect的机器人控制设计	第57-62页
5.3 本章小结	第62-63页
总结与展望	第63-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-70页
攻读硕士学位期间发表论文	第70-71页
附录1	第71-75页
附录2	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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