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家庭服务机器人智能空间关键技术研究与设计 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-9页 | ABSTRACT | 第9-11页 | 第一章 引言 | 第11-17页 | ·课题背景 | 第11页 | ·智能空间 | 第11-13页 | ·智能空间的概念 | 第11-12页 | ·研究现状与发展趋势 | 第12-13页 | ·相关技术研究状况和进展 | 第13-15页 | ·机器视觉与图像处理 | 第13页 | ·移动机器人定位与导航技术 | 第13-14页 | ·地图构建技术 | 第14-15页 | ·本文的主要研究问题 | 第15-16页 | ·各章主要工作 | 第16-17页 | 第二章 人工地标生成研究 | 第17-25页 | ·人工地标概述 | 第17-19页 | ·人工地标的定义 | 第17页 | ·人工地标技术综述 | 第17-18页 | ·人工地标设计原则 | 第18-19页 | ·基于 QR code 技术的二维自相似地标 | 第19-23页 | ·地标模式设计理论分析 | 第19-22页 | ·自相似函数的定义与性质 | 第19页 | ·一维二进齐次自相似信号的构造研究 | 第19-22页 | ·地标信息表示技术-QR code 技术 | 第22页 | ·地标结构与特色说明 | 第22-23页 | ·无线射频标签用作人工地标初探 | 第23-24页 | ·无线射频技术概述 | 第23-24页 | ·无线射频标签用作地标的基本思想 | 第24页 | ·本章小结 | 第24-25页 | 第三章 基于人工地标的机器人自定位 | 第25-35页 | ·技术基础 | 第25-29页 | ·摄像机标定 | 第25-26页 | ·Tsai 标定算法 | 第26-29页 | ·复杂环境下人工地标的检测 | 第29-30页 | ·人工地标的识别方案 | 第30-31页 | ·基于人工地标的机器人自定位 | 第31-34页 | ·本章小结 | 第34-35页 | 第四章 基于顶棚摄像机的环境建模 | 第35-53页 | ·环境区域分割 | 第35-37页 | ·图像预处理 | 第35页 | ·图像灰度化 | 第35页 | ·图像滤波 | 第35页 | ·canny 边缘检测算法 | 第35-37页 | ·边缘闭合 | 第37页 | ·连通区域标记 | 第37页 | ·基于颜色的区域识别 | 第37-44页 | ·基于颜色的混合高斯模型 | 第38-39页 | ·EM算法 | 第39页 | ·区域识别算法 | 第39-40页 | ·试验结果及误差分析 | 第40-44页 | ·区域识别前期准备工作 | 第40-41页 | ·区域识别试验结果 | 第41-43页 | ·误差分析及改进思路 | 第43-44页 | ·环境区域定位 | 第44-51页 | ·自标定理论 | 第44-45页 | ·基于三灭点的摄像机自标定算法 | 第45-47页 | ·基本原理 | 第45-46页 | ·基本标定公式 | 第46-47页 | ·直线提取算法 | 第47-49页 | ·定位算法 | 第49页 | ·试验结果 | 第49-51页 | ·本章小结 | 第51-53页 | 第五章 基于多顶棚摄像机的图像拼接 | 第53-62页 | ·图像拼接技术概述 | 第53-56页 | ·什么是图像拼接 | 第53页 | ·图像拼接技术分类 | 第53-54页 | ·平面变换模型 | 第54-56页 | ·SIFT 特征提取 | 第56-59页 | ·尺度空间理论 | 第56页 | ·SIFT 算法 | 第56-57页 | ·SIFT 特征提取 | 第57-59页 | ·特征匹配 | 第59页 | ·基于欧式距离的特征匹配 | 第59页 | ·RANSAC 算法 | 第59页 | ·试验结果 | 第59-61页 | ·本章小结 | 第61-62页 | 第六章 总结与展望 | 第62-65页 | 参考文献 | 第65-71页 | 致谢 | 第71-72页 | 硕士期间发表的论文及参加的科研工作 | 第72-73页 | 学位论文评阅及答辩情况表 | 第73页 |
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