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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--扫雪机器人障碍物检测与识别方法研究
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扫雪机器人障碍物检测与识别方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 本课题国内外研究现状第9-11页
    1.3 本文主要研究内容第11-13页
    1.4 本文各章节内容及安排第13-14页
2 扫雪机器人实验平台第14-20页
    2.1 扫雪机器人总体结构第14-15页
    2.2 控制决策系统第15-16页
    2.3 环境感知系统第16-18页
    2.4 主要工作模式第18-19页
    2.5 本章小结第19-20页
3 基于超声测距原理的障碍物检测第20-28页
    3.1 检测系统功能实现第20-23页
        3.1.1 检测系统设计第20-21页
        3.1.2 超声波测距的基本原理第21-22页
        3.1.3 系统测试和问题分析第22-23页
    3.2 检测系统优化第23-26页
        3.2.1 处理探头余震第23-24页
        3.2.2 处理强干扰信号第24-26页
    3.3 障碍物检测测试第26-27页
    3.4 本章小结第27-28页
4 基于深度学习的障碍物识别第28-48页
    4.1 深度学习概述第28-34页
        4.1.1 caffe框架简介第28-29页
        4.1.2 基本算法第29-32页
        4.1.3 梯度下降优化方法第32-34页
    4.2 制作目标检测数据集第34-35页
    4.3 目标检测算法第35-44页
        4.3.1 SSD算法的基本结构第35-37页
        4.3.2 SSD算法的优点第37-39页
        4.3.3 算法训练及优化第39-44页
    4.4 障碍物识别测试第44-47页
    4.5 本章小结第47-48页
5 基于深度摄像头的障碍物距离测量第48-58页
    5.1 kinect深度摄像头结构第48-49页
    5.2 摄像头标定与配准第49-52页
    5.3 障碍物距离测量第52-57页
    5.4 本章小结第57-58页
6 总结与展望第58-60页
    6.1 总结第58页
    6.2 展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页
附录第66页
    A.作者在攻读硕士学位期间申请的专利第66页
    B.作者在攻读硕士学位期间参与的项目第66页

 
 
论文编号BS4055029,这篇论文共66
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