基于视觉的自充电移动机器人目标定位算法研究



基于视觉的自充电移动机器人目标定位算法研究

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基于视觉的自充电移动机器人目标定位算法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-11 页
第1章绪论	第11-16 页
· 移动机器人自充电技术研究目的及意义	第11-12 页
· 移动机器人自充电技术发展现状	第12-14 页
· 自充电关键技术	第14-15 页
· 本文内容及组织结构	第15-16 页
第2章基于视觉的自主移动机器人系统	第16-22 页
· 自主移动机器人系统构成	第16-20 页
· 移动机器人主控系统	第16-17 页
· 远程监控系统	第17 页
· 移动平台系统	第17-18 页
· 机械手子系统	第18-19 页
· 视觉系统	第19-20 页
· 机器人自充电控制策略	第20-21 页
· 本章小结	第21-22 页
第3章插孔目标图像检测	第22-45 页
· 图像预处理	第22-25 页
· 线性平滑滤波	第22-24 页
· 非线性平滑滤波	第24-25 页
· 图像分割处理	第25-31 页
· 基于边缘的图像分割	第25-26 页
· 基于灰度的阈值化分割	第26-28 页
· 膨胀与腐蚀处理	第28-29 页
· 图像分割处理实验	第29-31 页
· 目标特征提取	第31-34 页
· 目标特征概论	第31-32 页
· 相对位置与形状特征提取	第32-34 页
· 目标匹配	第34-44 页
· 基于相对位置与形状特征的插孔目标判定	第34-38 页
· 模板匹配法	第38-39 页
· 基于自更新模板的插孔目标匹配	第39-40 页
· 目标匹配实验结果及分析	第40-44 页
· 本章小结	第44-45 页
第4章基于特征不变量技术的图像匹配	第45-61 页
· 宽基线特征匹配技术	第45-48 页
· 宽基线特征匹配概述	第45-46 页
· 全局特征与局部特征	第46-48 页
· 基于 SIFT算法的特征提取	第48-55 页
· 图像尺度空间理论	第48-50 页
· 尺度空间极值检测	第50-52 页
· 特征点精确定位	第52-53 页
· 特征点方向信息获取	第53-54 页
· SIFT特征向量生成	第54-55 页
· SIFT特征向量匹配	第55-56 页
· 实验结果及分析	第56-60 页
· 本章小结	第60-61 页
第5章基于 SIFT特征点的插座目标空间定位	第61-81 页
· 图像中插座目标定位	第61-69 页
· 孤立点消除	第62-64 页
· 匹配点选择	第64-65 页
· 目标标定点计算	第65-66 页
· 实验结果及分析	第66-69 页
· 插座目标空间定位	第69-80 页
· 摄像机模型	第69-72 页
· 双目立体视觉模型	第72-75 页
· 摄像机标定	第75-77 页
· 摄像机坐标系中目标定位实验	第77-80 页
· 本章小结	第80-81 页
结论	第81-82 页
参考文献	第82-86 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的成果	第86-87 页
致谢	第87页

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