| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第11-18页 |
| 1.2.1 并联机器人的国内外研究状况 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于视觉的并联机器人位姿检测的研究状况 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于视觉的并联机器人运动学标定研究状况 | 第15-17页 |
| 1.2.4 基于视觉的位姿跟踪研究状况 | 第17-18页 |
| 1.3 课题研究内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于视觉的并联机器人运动学标定及位姿跟踪的总体方案设计 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 基于视觉的并联机器人位姿检测的总体方案设计 | 第20-23页 |
| 2.2.1 视觉检测位姿原理及检测方法的选择 | 第20-21页 |
| 2.2.2 PNP位姿检测算法的实现 | 第21-23页 |
| 2.3 基于视觉的并联机器人运动学标定的总体方案设计 | 第23-24页 |
| 2.4 基于视觉的并联机器人位姿跟踪的总体方案设计 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小节 | 第26-28页 |
| 第3章 基于视觉的矩形标记物位姿检测方法研究 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 位姿检测方法的整体描述 | 第28页 |
| 3.3 矩形标记物特征点的检测方法研究 | 第28-36页 |
| 3.3.1 特征点区域预判的方法研究 | 第29-34页 |
| 3.3.2 特征点的检测的方法研究 | 第34-35页 |
| 3.3.3 特征点的匹配方法研究 | 第35-36页 |
| 3.4 基于视觉的位姿估计方法研究 | 第36-41页 |
| 3.4.1 PNP位姿估计算法原理 | 第36-38页 |
| 3.4.2 视觉检测位姿精度的检测实验 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小节 | 第41-44页 |
| 第4章 基于视觉的并联机器人运动学标定方法研究 | 第44-62页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 视觉标定的可行性及标定方法的整体概述 | 第44页 |
| 4.3 并联机器人运动学误差方程的建立 | 第44-49页 |
| 4.3.1 并联机器人的运动学分析 | 第45-47页 |
| 4.3.2 并联机器人的误差分析及误差模型的建立 | 第47-49页 |
| 4.4 并联机器人标定的实验研究 | 第49-61页 |
| 4.4.1 标定实验系统的搭建 | 第49-51页 |
| 4.4.2 误差参数辨识及逆运动学模型修正的实验研究 | 第51-57页 |
| 4.4.3 位移量z拟合补偿的实验研究 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小节 | 第61-62页 |
| 第5章 基于视觉的并联机器人位姿跟踪方法研究 | 第62-76页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 位姿跟踪方法的整体概述 | 第62页 |
| 5.3 矩形标记物特征点跟踪算法的研究 | 第62-67页 |
| 5.3.1 金字塔-LK跟踪算法原理 | 第62-65页 |
| 5.3.2 金字塔-LK跟踪流程的改进 | 第65-66页 |
| 5.3.3 实验分析 | 第66-67页 |
| 5.4 并联机器人位姿跟踪的实验研究 | 第67-74页 |
| 5.4.1 实验过程介绍 | 第67-69页 |
| 5.4.2 位姿变化的理想轨迹获取 | 第69-71页 |
| 5.4.3 实验结果的对比与分析 | 第71-74页 |
| 5.5 本章小节 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
