柑橘采摘机器人障碍物识别与定位方法研究



柑橘采摘机器人障碍物识别与定位方法研究

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柑橘采摘机器人障碍物识别与定位方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 果实及枝叶分类识别研究现状	第11-14页
1.2.2 物体定位方法研究现状	第14-15页
1.3 研究内容	第15页
1.4 论文组织架构	第15-16页
1.5 本章小结	第16-18页
第二章卷积神经网络物体识别检测算法	第18-30页
2.1 卷积神经网络	第18-24页
2.1.1 神经元	第18-21页
2.1.2 卷积神经网络	第21-22页
2.1.3 候选区域	第22-23页
2.1.4 位置边框回归	第23-24页
2.1.5 非极大值抑制	第24页
2.2 物体检测经典算法	第24-26页
2.2.1 RCNN算法	第24-25页
2.2.2 YOLO算法	第25-26页
2.3 Mask RCNN算法	第26-28页
2.3.1 ROIAlign算法	第27页
2.3.2 损失函数	第27-28页
2.4 本章小结	第28-30页
第三章柑橘采摘机器人障碍物识别与检测	第30-56页
3.1 采摘机器人采摘流程设计	第30-31页
3.2 训练数据集的制作	第31-40页
3.2.1 采集数据集准则	第31-34页
3.2.2 感知目标物分类准则	第34-37页
3.2.3 数据集标记准则	第37-38页
3.2.4 数据集增强	第38-39页
3.2.5 数据集的标记	第39-40页
3.3 障碍物的识别检测	第40-45页
3.3.1 障碍物识别检测算法	第40-44页
3.3.2 识别检测模型的训练	第44-45页
3.4 识别试验结果及分析	第45-52页
3.4.1 识别模型整体识别性能与分析	第46-47页
3.4.2 变光照条件下识别模型的鲁棒性分析	第47-49页
3.4.3 离散化标记试验结果与分析	第49-51页
3.4.4 与其他果树树体识别方法对比	第51-52页
3.5 目标物中心点的获取	第52-55页
3.5.1 图像预处理	第52-53页
3.5.2 中心点获取结果	第53-55页
3.6 本章小结	第55-56页
第四章柑橘采摘机器人障碍物三维空间定位	第56-68页
4.1 Kinect V2相机的标定	第56-59页
4.1.1 标定原理	第56-57页
4.1.2 标定实验	第57-59页
4.2 Kinect V2三维空间定位	第59-64页
4.2.1 三维坐标定位技术	第59-61页
4.2.2 计算三维坐标试验	第61-64页
4.3 障碍物三维坐标定位试验	第64-67页
4.3.1 障碍物目标中心点获取	第64-65页
4.3.2 障碍物三维坐标获取	第65-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章柑橘采摘机器人采摘避障试验	第68-78页
5.1 采摘机器人系统平台	第68-70页
5.1.1 采摘机械臂介绍	第68-70页
5.1.2 采摘执行器介绍	第70页
5.2 自然环境下采摘机器人采摘避障试验	第70-77页
5.2.1 手眼标定原理	第70-71页
5.2.2 固定手眼标定实验	第71-74页
5.2.3 采摘与避障试验结果分析	第74-77页
5.3 本章小结	第77-78页
第六章总结与展望	第78-80页
6.1 论文总结	第78-79页
6.2 创新点	第79页
6.3 工作展望	第79-80页
致谢	第80-82页
参考文献	第82-88页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果	第88-89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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