基于自动跟随技术的智能高尔夫球车设计
发布时间：2021-10-17 16:10
现如今智能化工具在生活中已经是不可或缺的元素,人们对于智能化工具依赖的地方也越来越多,本文为解决人们在高尔夫球场运动时无法方便携带工具与物品的问题,设计了一款能够完成自动跟随和帮助人们运送装备等工作的高尔夫球场小车。首先,根据高尔夫球场环境和系统要实现的功能选择了处理平台和跟踪算法。在处理平台方面选择以Zynq-7020芯片为核心;在跟踪算法上采用识别目标的颜色特征与轮廓特征相结合的方法来进行识别跟踪。然后,搭建了硬件平台并设计了基于Zynq-7020的自动跟随高尔夫球车系统。最后,以软硬件系统协同工作的方式实现了小车的系统功能。颜色特征与轮廓特征结合的目标识别算法。首先对目标进行颜色特征识别,本文针对光照强度变化影响识别结果稳定性这一问题,对传统的颜色识别算法做出了改进,提出了一种动态阈值的模板匹配颜色识别方法,并通过改进传统形态学滤波的使用方法来最大程度上去除微小干扰物。由于环境中可能存在与目标颜色相近的物体,所以在颜色特征识别后,再对目标进行轮廓特征识别。为了能够在目标被部分遮挡的情况下系统也能够准确识别目标,在轮廓特征识别的模板匹配算法中,采用所有模板特征点与采集图像中可能为目...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Zynq-7020架构图
0,0)R(0,1,黄色绿色红色黑色图 3.2 RGB 色彩空间维·雷·史密斯提出了 HSV 色彩空B 色彩空间，通过一种非线性变换得H、S 和 V 分别代表着色调(Hue)、彩的基本属性，用角度来度量。色调红色开始计算，则可以知道红色、绿补色是：黄色、青色和品红，使用彩的纯度，取值范围为 0-100%，S取值范围为 0（白）～100%（黑）。
c） d）图 3.5 中值滤波的处理图序a）原彩图 b）灰度图 c）加盐噪声的灰度图 d）中值滤波处理后图像3.2 形态学处理形态学处理有两种类型,一种是二值化的形态学，另一种是灰度图像的形态学。他都是基于形状的一系列操作得出的。本文中对颜色识别后的图像先进性腐蚀在进行胀的形态学滤波[47]。腐蚀和膨胀也是形态学最常用到的两种算法。经常会将两种算法相结合起来进行像处理。根据实际需求，腐蚀和膨胀的组合顺序也不同，处理的结果也不相同。如是为了消除图像中微小干扰物，并将目标物体边缘平滑化，可以采用进行先腐蚀后胀的算法操作，这样的算法操作可以在以不改变目标面积的情况下完成；当希望填图像中的细小洞空时，可以使用先膨胀后腐蚀的操作。下面分别介绍下腐蚀与膨胀。（1）腐蚀2
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征融合的目标检测技术研究[J]. 孙铭镭,杨波,韩立园. 长春理工大学学报(自然科学版). 2018(06)
[2]单目视觉自动跟随小车的设计[J]. 齐新皓,苏秀云,马国,李韶钦,曾登苑. 机器人技术与应用. 2018(05)
[3]基于FPGA片内存储器读写控制与仿真[J]. 王晓鹏. 农村经济与科技. 2018(14)
[4]基于FPGA的DDR3 SDRAM高速图像数据采集方法[J]. 隋旭阳,赖文娟,李健. 兵器装备工程学报. 2018(05)
[5]基于Zynq-7000嵌入式系统液晶扩展实现[J]. 周强,袁明,龚行梁,吴相楠,赵天恩. 工业控制计算机. 2017(12)
[6]基于Zynq的图像角点及边缘检测系统的设计与实现[J]. 潘青松,张怡,杨宗明,秦剑秀. 计算机科学. 2017(S2)
[7]边缘检测在医学图像处理中的应用研究[J]. 王鸿娟. 自动化与仪器仪表. 2017(05)
[8]运动目标相关跟踪算法的研究[J]. 沈晓芳,赵选科,李爱君. 现代电子技术. 2016(01)
[9]基于轮廓的机器人跟踪系统设计研究[J]. 刘钧驰,刘文艺,曹中亚,徐睿玉. 机电技术. 2015(06)
[10]一种硬件加速OpenCV的图像处理方法研究[J]. 张俊涛,王园伟,庞多. 微型机与应用. 2015(22)
博士论文
[1]基于激光雷达的智能车辆目标识别与跟踪关键技术研究[D]. 周俊静.北京工业大学 2014
[2]基于单目视觉的运动目标跟踪定位技术研究[D]. 姚楠.上海交通大学 2014
硕士论文
[1]基于Zynq-7000平台的边缘特征匹配算法研究与实现[D]. 李超.南京邮电大学 2018
[2]复杂环境下移动机器人路径规划方法的研究[D]. 王松杰.河北工程大学 2018
[3]全向移动自主跟随机器人系统设计与实现[D]. 李玲.湖南大学 2018
[4]基于Zynq-7000的高清视频采集处理软硬件协同设计[D]. 褚亭强.南京邮电大学 2017
[5]基于FPGA目标识别的机器人设计与实现[D]. 贾荣.内蒙古大学 2017
[6]基于嵌入式GPU的机载下视目标跟踪器研制[D]. 李秋晨.哈尔滨工业大学 2017
[7]基于超声波与红外线的室内实时定位系统的研究与实现[D]. 曾显彬.华侨大学 2017
[8]基于单目视频路径与激光雷达的移动机器人导航方法研究[D]. 王佳.郑州大学 2017
[9]全方位移动机器人控制系统研究与实现[D]. 赵伟雄.河北工程大学 2016
[10]基于ZYNQ的行人检测系统软硬件协同实现[D]. 梁新宇.大连海事大学 2016
本文编号：3442045
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Zynq-7020架构图
0,0)R(0,1,黄色绿色红色黑色图 3.2 RGB 色彩空间维·雷·史密斯提出了 HSV 色彩空B 色彩空间，通过一种非线性变换得H、S 和 V 分别代表着色调(Hue)、彩的基本属性，用角度来度量。色调红色开始计算，则可以知道红色、绿补色是：黄色、青色和品红，使用彩的纯度，取值范围为 0-100%，S取值范围为 0（白）～100%（黑）。
c） d）图 3.5 中值滤波的处理图序a）原彩图 b）灰度图 c）加盐噪声的灰度图 d）中值滤波处理后图像3.2 形态学处理形态学处理有两种类型,一种是二值化的形态学，另一种是灰度图像的形态学。他都是基于形状的一系列操作得出的。本文中对颜色识别后的图像先进性腐蚀在进行胀的形态学滤波[47]。腐蚀和膨胀也是形态学最常用到的两种算法。经常会将两种算法相结合起来进行像处理。根据实际需求，腐蚀和膨胀的组合顺序也不同，处理的结果也不相同。如是为了消除图像中微小干扰物，并将目标物体边缘平滑化，可以采用进行先腐蚀后胀的算法操作，这样的算法操作可以在以不改变目标面积的情况下完成；当希望填图像中的细小洞空时，可以使用先膨胀后腐蚀的操作。下面分别介绍下腐蚀与膨胀。（1）腐蚀2
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征融合的目标检测技术研究[J]. 孙铭镭,杨波,韩立园. 长春理工大学学报(自然科学版). 2018(06)
[2]单目视觉自动跟随小车的设计[J]. 齐新皓,苏秀云,马国,李韶钦,曾登苑. 机器人技术与应用. 2018(05)
[3]基于FPGA片内存储器读写控制与仿真[J]. 王晓鹏. 农村经济与科技. 2018(14)
[4]基于FPGA的DDR3 SDRAM高速图像数据采集方法[J]. 隋旭阳,赖文娟,李健. 兵器装备工程学报. 2018(05)
[5]基于Zynq-7000嵌入式系统液晶扩展实现[J]. 周强,袁明,龚行梁,吴相楠,赵天恩. 工业控制计算机. 2017(12)
[6]基于Zynq的图像角点及边缘检测系统的设计与实现[J]. 潘青松,张怡,杨宗明,秦剑秀. 计算机科学. 2017(S2)
[7]边缘检测在医学图像处理中的应用研究[J]. 王鸿娟. 自动化与仪器仪表. 2017(05)
[8]运动目标相关跟踪算法的研究[J]. 沈晓芳,赵选科,李爱君. 现代电子技术. 2016(01)
[9]基于轮廓的机器人跟踪系统设计研究[J]. 刘钧驰,刘文艺,曹中亚,徐睿玉. 机电技术. 2015(06)
[10]一种硬件加速OpenCV的图像处理方法研究[J]. 张俊涛,王园伟,庞多. 微型机与应用. 2015(22)
博士论文
[1]基于激光雷达的智能车辆目标识别与跟踪关键技术研究[D]. 周俊静.北京工业大学 2014
[2]基于单目视觉的运动目标跟踪定位技术研究[D]. 姚楠.上海交通大学 2014
硕士论文
[1]基于Zynq-7000平台的边缘特征匹配算法研究与实现[D]. 李超.南京邮电大学 2018
[2]复杂环境下移动机器人路径规划方法的研究[D]. 王松杰.河北工程大学 2018
[3]全向移动自主跟随机器人系统设计与实现[D]. 李玲.湖南大学 2018
[4]基于Zynq-7000的高清视频采集处理软硬件协同设计[D]. 褚亭强.南京邮电大学 2017
[5]基于FPGA目标识别的机器人设计与实现[D]. 贾荣.内蒙古大学 2017
[6]基于嵌入式GPU的机载下视目标跟踪器研制[D]. 李秋晨.哈尔滨工业大学 2017
[7]基于超声波与红外线的室内实时定位系统的研究与实现[D]. 曾显彬.华侨大学 2017
[8]基于单目视频路径与激光雷达的移动机器人导航方法研究[D]. 王佳.郑州大学 2017
[9]全方位移动机器人控制系统研究与实现[D]. 赵伟雄.河北工程大学 2016
[10]基于ZYNQ的行人检测系统软硬件协同实现[D]. 梁新宇.大连海事大学 2016
本文编号：3442045
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