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视觉导引AGV精准导引与精确定位技术研究 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第12-19页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 | | 1.2 视觉导引AGV精准导引与精确定位技术研究现状 | 第14-16页 | | 1.2.1 视觉导引AGV精准导引技术研究现状 | 第14-15页 | | 1.2.2 视觉导引AGV精确定位技术研究现状 | 第15-16页 | | 1.3 视觉导引AGV拟解决的关键问题 | 第16-17页 | | 1.4 课题来源与主要研究内容 | 第17-18页 | | 1.5 本章小结 | 第18-19页 | | 第二章 AGV视觉系统精准导引技术研究 | 第19-33页 | | 2.1 视觉系统建模与摄像机标定 | 第19-21页 | | 2.1.1 视觉系统模型 | 第19页 | | 2.1.2 摄像机标定 | 第19-21页 | | 2.2 视觉系统图像预处理 | 第21-26页 | | 2.2.1 图像失真联合校正 | 第22-23页 | | 2.2.2 空间域图像增强与分割 | 第23-25页 | | 2.2.3 路径轮廓中心特征提取 | 第25-26页 | | 2.3 导引路径模型识别与参数测量 | 第26-30页 | | 2.3.1 路径模型识别 | 第26-27页 | | 2.3.2 运动参数测量 | 第27-30页 | | 2.4 实验及结果分析 | 第30-32页 | | 2.5 本章小结 | 第32-33页 | | 第三章 AGV视觉系统精确停车定位技术研究 | 第33-48页 | | 3.1 AGV停车定位技术研究现状 | 第33-34页 | | 3.2 多窗口视觉实时测距模型 | 第34-40页 | | 3.2.1 实时测距视觉模型 | 第34-38页 | | 3.2.2 图像处理多窗口划分 | 第38-40页 | | 3.3 定位标识识别及精确定位 | 第40-45页 | | 3.3.1 定位标识图像预处理 | 第40-41页 | | 3.3.2 椭圆标识边缘检测与跟踪 | 第41-42页 | | 3.3.3 椭圆标识识别与定位 | 第42-45页 | | 3.4 实验及结果分析 | 第45-47页 | | 3.5 本章小结 | 第47-48页 | | 第四章 基于多传感器信息融合的AGV全局定位技术研究 | 第48-60页 | | 4.1 AGV全局定位技术研究现状 | 第48-49页 | | 4.2 AGV全局定位系统模型 | 第49-52页 | | 4.2.1 移动机器人坐标系统 | 第49页 | | 4.2.2 IMU和视觉信标定位模型 | 第49-51页 | | 4.2.3 AGV运动学模型 | 第51-52页 | | 4.3 基于EKF的信息融合全局定位方法 | 第52-57页 | | 4.3.1 信息融合的同步方法 | 第52-53页 | | 4.3.2 EKF算法基本原理 | 第53-54页 | | 4.3.3 EKF全局定位方法 | 第54-57页 | | 4.4 实验及结果分析 | 第57-59页 | | 4.5 本章小结 | 第59-60页 | | 第五章 视觉导引AGV高精度导引与定位系统开发 | 第60-68页 | | 5.1 视觉导引AGV平台模块设计 | 第60-63页 | | 5.2 视觉导引AGV软件结构 | 第63-65页 | | 5.2.1 嵌入式系统软件结构 | 第63-64页 | | 5.2.2 上位机控制平台软件结构 | 第64-65页 | | 5.3 视觉导引AGV综合性能实验 | 第65-67页 | | 5.4 本章小结 | 第67-68页 | | 第六章 总结与展望 | 第68-70页 | | 6.1 总结 | 第68-69页 | | 6.2 研究展望 | 第69-70页 | | 参考文献 | 第70-74页 | | 致谢 | 第74-75页 | | 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
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论文编号BS3142057，这篇论文共75页
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