| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 机械臂防碰撞检测的国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 机械臂防碰撞检测的国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本课题来源 | 第10页 |
| 1.4 本文主要研究工作和主要章节 | 第10-12页 |
| 第2章 基于双目立体视觉的障碍物测距 | 第12-25页 |
| 2.1 各种测距方法的优缺点 | 第12页 |
| 2.2 双目立体图像的采集 | 第12-14页 |
| 2.3 双目立体图像的预处理 | 第14-19页 |
| 2.3.1 双目图像的灰度处理 | 第14页 |
| 2.3.2 双目图像的滤波 | 第14-16页 |
| 2.3.3 双目图像的稳像处理 | 第16-19页 |
| 2.4 基于双目立体视觉技术的障碍物测距技术 | 第19-23页 |
| 2.4.1 摄像机参数标定 | 第19-20页 |
| 2.4.2 双目立体视觉测距系统的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.4.3 障碍物提取 | 第21-23页 |
| 2.5 双目立体视觉测距的仿真实验 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于层次化包围盒的泵车臂架防碰撞算法 | 第25-57页 |
| 3.1 包围盒技术概述 | 第25页 |
| 3.2 层次化包围盒技术 | 第25-30页 |
| 3.2.1 包围盒类型 | 第25-29页 |
| 3.2.2 层次包围盒构造理论 | 第29-30页 |
| 3.3 层次化包围盒的泵车臂架防碰撞算法设计 | 第30-46页 |
| 3.3.1 泵车臂架的数学模型 | 第31-34页 |
| 3.3.2 泵车臂架包围球的选取和创建 | 第34-36页 |
| 3.3.3 障碍物包围球的选取和创建 | 第36-37页 |
| 3.3.4 泵车臂架与障碍物的防碰撞算法 | 第37-41页 |
| 3.3.5 泵车臂架防碰撞策略 | 第41页 |
| 3.3.6 泵车臂架防碰撞算法的仿真分析 | 第41-46页 |
| 3.4 基于遗传优化的包围盒碰撞检测算法 | 第46-51页 |
| 3.4.1 遗传优化算法 | 第46-48页 |
| 3.4.2 基于遗传优化的包围盒防碰撞检测算法 | 第48-50页 |
| 3.4.3 基于遗传优化的包围盒防碰撞检测算法的仿真 | 第50-51页 |
| 3.5 基于遗传优化的混合包围盒碰撞检测算法 | 第51-56页 |
| 3.5.1 基于遗传优化的混合包围盒碰撞检测算法流程 | 第51-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 泵车臂架防碰撞算法的综合仿真实验分析 | 第57-63页 |
| 4.1 泵车臂架防碰撞仿真实验平台概述 | 第57页 |
| 4.2 泵车臂架防碰撞模拟仿真实验与结论分析 | 第57-62页 |
| 4.2.1 整体仿真实验平台 | 第57-58页 |
| 4.2.2 新型算法的仿真分析 | 第58-61页 |
| 4.2.3 新型算法在不同形状障碍物中的防碰撞检测效果 | 第61-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果 | 第69页 |
