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指导教师签名·:勇弋努日期:沙//.∥形学位论文作者签名:纵·男日期::所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西华大学,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,西华大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。C艿穆畚脑诮密后遵守此规定
摘要移动机器人的目标识别是以图像处理、分析和理解为基础,是一项多学科综合的复杂技术,现在已经渗透到军事、空间探索、医学、工业等各个领域,具有很大的适用价值和重要意义。本文是对移动机器人的目标识别技术进行研究,主要完成以下几个方面的工作:首先搭建移动机器人的软硬件平台,采用上下位机的结构,下位机采用于和魑4砥鞑⒋罱ū匾M獠康缏罚糜诙酝枷裥畔⒌牟杉盎魅俗灾饕动的控制。下位机采集图像信息后,通过无线网络将图像数据实时传送至上位机,上位机选用机,用于对图像数据进行预处理及目标识别,最后将识别结果传回移动机器人作为机器人的决策依据。其次就是分析移动机器人的主要噪声干扰,介绍在室内环境下的图像滤波算法和二值化算法,通过实验仿真,选择对抖动噪声具有抑制作用的滤波算法,提出阈值分割算法与咴导觳馑阕酉嘟岷系耐枷穸祷聿呗浴接着研究对预处理后的目标图像的特征提取,在分析相对不变矩、仿射不变矩、矩以及湃钡愕幕∩希岢隽艘恢中碌淖楹喜槐渚兀⒍云浣兄氐阊究,通过实验仿真表明,新提出的组合不变矩不仅具有类内聚合类间可分性,而且还具有一定的抗干扰能力,可以用来作为移动机器人目标识别的特征向量。最后介绍窬缒J椒掷嗥鳎岢鯮神经网络的训练算法,并提出应用窬缤瓿苫谕枷褡楹喜槐渚氐哪勘晔侗鹚惴ǎ詈笸ü跃刃杂敕蔷刃背景的相似目标图像进行实验仿真表明,该算法能准确的识别出目标对象。关键字:移动机器人;目标识别;图像处理;’窬纾蛔楹喜槐渚西华大学硕士学位论文
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录目摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外移动机器人目标识别的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.贫魅说娜碛布杓啤移动机器人设计概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..需求分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.┱鼓芰Α系统架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..枷翊ǜ心??榈缏方樯堋移动机器人软件开发平台的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..僮飨低车难≡⑵教ńⅰ本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯贫魅四勘晔侗鹪ご怼图像滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..》⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯..
.扑慊抡嫜芯俊本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯枷竦奶卣魈崛图像的不变矩特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..组合不变矩的计算机仿真研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯赗神经网络的移动机器人目标识别算法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.窬纭骸畖.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯⋯⋯窬绲慕峁埂神经网络模式分类器的训练准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于窬绲幕魅四勘晔侗鹚惴ǚ抡嫜芯俊总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯