| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·机器人视觉伺服系统 | 第10-15页 |
| ·机器人视觉伺服系统的分类 | 第11-12页 |
| ·基于位置和基于图像的视觉伺服 | 第12-13页 |
| ·直接视觉伺服系统和动态 Look and Move 系统 | 第13-14页 |
| ·基于标定和无标定的视觉伺服系统 | 第14-15页 |
| ·PID 神经元网络概述 | 第15-17页 |
| ·目前机器人视觉伺服系统存在的问题 | 第17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 机器人双目视觉伺服系统的基础理论 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·机器人位姿描述和坐标变换 | 第19-22页 |
| ·位置描述 | 第19页 |
| ·姿态描述 | 第19-20页 |
| ·位姿描述 | 第20页 |
| ·坐标变换 | 第20-22页 |
| ·机器人视觉伺服系统坐标系 | 第22-23页 |
| ·双目立体视觉模型 | 第23-27页 |
| ·针孔成像模型 | 第23-24页 |
| ·双目立体视觉模型 | 第24-26页 |
| ·图像雅克比矩阵 | 第26-27页 |
| ·机器人雅克比矩阵 | 第27页 |
| ·机器人动力学 | 第27-28页 |
| ·图像特征点的提取 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于图像的无标定视觉伺服控制研究 | 第30-43页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·Slotine-Li 基本算法 | 第30-32页 |
| ·基本算法 | 第30-31页 |
| ·稳定性分析 | 第31-32页 |
| ·自适应控制器设计 | 第32-37页 |
| ·问题描述 | 第32-33页 |
| ·控制器设计 | 第33-35页 |
| ·参数估计 | 第35-36页 |
| ·稳定性分析及证明 | 第36-37页 |
| ·仿真实验 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于 PIDNN 的机器人双目视觉伺服研究 | 第43-57页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·PID 神经元网络介绍 | 第43-44页 |
| ·带干扰项的动力学模型 | 第44-45页 |
| ·基于 PID 神经元网络的双目机器人控制器设计 | 第45-46页 |
| ·PI 控制器的设计 | 第45-46页 |
| ·PI 控制器的稳定性分析及证明 | 第46页 |
| ·PID 神经元网络控制器的设计 | 第46-51页 |
| ·MPIDNN 的前向算法 | 第47-48页 |
| ·PID 神经元网络控制器的反传算法 | 第48-49页 |
| ·GA 遗传算法工具箱 | 第49-51页 |
| ·仿真结果及分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |