声明
致谢
缩略词清单
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于二维图像的植物生长参数测量
1.2.2 基于三维重建的植物生长参数测量
1.2.3 植物生长参数测量机器人系统
1.3 研究目标与内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 技术路线
1.5 章节安排
第二章 基于激光SLAM的自主导航方法研究
2.1 机器人硬件系统
2.1.1 行走机构选择
2.1.2 移动平台选型
2.1.3 激光雷达选型
2.1.4 图像采集设备
2.2 机器人控制系统
2.3 机器人自主导航方法
2.3.1 航迹推算模型
2.3.2 激光雷达观测模型
2.3.3 更好的定位方法—SLAM
2.3.4 基于粒子滤波的激光SLAM方法
2.3.5 基于非线性优化的激光SLAM方法
2.3.6 两种SLAM方法效果对比
2.3.7 导航实验与精度评估
2.4 本章小结
第三章 基于视觉SLAM的场景三维重建方法研究
3.1 单帧点云解算与相机标定
3.1.1 三维空间中的刚体运动
3.1.2 针孔相机模型
3.1.3 深度相机标定
3.2 相机位姿解算
3.2.1 帧间位姿解算模型
3.2.2 特征提取和特征匹配
3.2.3 帧间相机位姿优化
3.2.4 地图优化
3.2.5 回环检测
3.3 多帧点云融合
3.4 本章小结
第四章 基于深度学习的植物分割和去模糊方法研究
4.1 植物分割方法
4.1.1 图像分割方法
4.1.2 模型原理
4.1.3 数据集
4.1.4 数据扩充
4.1.5 模型训练
4.1.6 模型筛选
4.1.7 精分割方法
4.2 图像运动模糊去除方法
4.2.1 运动模糊
4.2.2 模型原理
4.2.3 数据集
4.2.4 模型训练
4.2.5 模型筛选
4.2.6 去模糊效果评估
4.2.7 真实模糊图像筛选
4.3 本章小结
第五章 植物三维重建机器人系统测试
5.1 实验对象与测试流程
5.2 植物图像采集
5.3 植物三维重建
5.3.1 单帧植物点云生成
5.3.2 点云降噪与平滑
5.4 生长参数测量及精度评估
5.5 所提出方法的效果评估
5.5.1 自适应重建帧选择算法效果评估
5.5.2 图像运动模糊去除方法效果评估
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要研究结论
6.2 研究创新点
6.3 进一步研究展望
参考文献
作者简介
浙江大学;
