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A-vision-based-DSP-embedded-navigation-sensor
- 这是一篇主要讲嵌入式视觉导航的英文文献，该文献对研究机器人视觉导航具有一定的参考意义
Embedded-vision-system
- 这是一篇主要讲嵌入式视觉导航的英文文献，该文献对研究机器人视觉导航具有一定的参考意义
Stereo-vision-and-navigation-within-buildings
- 这是一篇主要讲嵌入式视觉导航的英文文献，该文献对研究机器人视觉导航具有一定的参考意义
Cottonfieldsprayingagriculturerobotsguidancewayrec
- 为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法, 以 自然环境下采集的棉田图像为研究背景, 在L ab 色彩空间 进行处理, 把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈 值分割法将图像转化为二值图像, 并经过中值滤波去除噪 声。二值图像垂直方向投影做直方图, 利用波谷位置确定左 右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散点, 通 过Hough 变换得到导航路径, 进而得到导航控制参数。利用 坐标系转换关系将图像坐标系中的导航信息转换到世界坐 标系, 从而控制机器人行
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
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- 机器人视觉导航而言，道路识别和表示是一个非常重要的环节，它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道 路图像，提出了基于区域方法的一套处理方案，该方法首先通过分割获得道路区域，利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采 用了一种通用的道路模型，然后基于链码以及该道路模型，设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中，首先依据 一定的准则把链码分为两段，对于每一段再递归执行该分段过程，直到不能分为止，然后用分段直线去描述道路边界。该拟 合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关
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- 路径跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一，为使机器人沿地面彩色引导线自主运动，并能在适时离线执行任务 后自动返航，提出了一种用可编程逻辑器件(CPLD)实现的视觉伺服PID 控制方法。该方法利用图像特征反馈对其所跟踪的 路经进行实时识别跟踪。仿真结果表明，该方法改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度与速度。
robocup
- 机器人的视觉导航，采用颜色特征转换方法对颜色进行识别，让机器人加以判断-Robot visual navigation using color features to identify the color conversion method, so that robots be judged
slam1
- 有关移动机器人同步定位和导航SLAM的几篇文章，很好-mobile robot slam .very good
robot-interface
- 提出一种新颖的基于虚拟控件的遥操作救灾机器人系统图形界面设计。控制区被嵌入到图像区，机器人传回的现场图像全 窗口显示。在图像窗口内指定特定区域作为虚拟控件，实现机器人的导航操作。虚拟控件是图像本身的一部分，其控制能力线性可 调。该界面设计将用户的注意力转移降低为零。实验证明该界面设计能够显著提高救灾机器人的导航效率。-A novel graphic interface design based on virtual controls for the navigation of remot
PPP
- ：实时、准确的提取道路信息和控制机器人的运动状态是机器人视觉导航系统的关键， 针对这两点提出了一套基于ARM 处理器的解决方案和控制算法，并着重研究了坐标几何校 正算法和最小曲率半径算法．实践结果表明，该套算法简便有效、实时性好、可靠性高，适用于 简易机器人的视觉导航．-Extracting road information real—time，accurately and controlling the motion of robot are two key technolog
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- 基于微小型水下机器人的导航需求，结合水下机器人应用环境的特点，在既定的元器件与处理芯片基础上，提出了水下组合导航算法的设计原则-Miniature underwater robot navigation needs, combined with the characteristics of the underwater robot application environment, established on the basis of the components and processing
SIFT-algorithm
- SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种计算机视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。 局部影像特征的描述-SIFT algorithm
Magsensor-firmware-update-121512
- stm32f103 机器人导航标准定位系统可以实现高精度定位 定位精度1-stm32f103 robot navigation standard positioning system can achieve high-precision positioning accuracy 1mm
Reinforcement-Learning
- 基于神经网络的强化学习是对强化学习算法的一种改进，本文讲述了将基于神经网络的强化学习算法用于移动机器人动态导航。-Reinforcement learning based on neural network is an improvement of reinforcement learning algorithm. This paper describes the reinforcement learning algorithm based on neural network for dynam