| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 机器人视觉伺服控制技术研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 机器人视觉伺服控制技术的发展历程 | 第14-16页 |
| 1.2.2 机器人视觉伺服控制技术的应用现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 机器人视觉伺服控制的分类 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 机器人视觉系统标定 | 第22-30页 |
| 2.1 针孔摄像机模型 | 第22-24页 |
| 2.2 坐标系变换 | 第24-25页 |
| 2.3 图像畸变 | 第25页 |
| 2.4 机器人视觉系统的标定 | 第25-27页 |
| 2.4.1 张正友标定法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 三种机器人视觉系统的标定 | 第27页 |
| 2.5 标定实验分析 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 移动机器人视觉导航应用研究 | 第30-52页 |
| 3.1 自主导航小车的软硬件系统 | 第30-32页 |
| 3.1.1 硬件系统 | 第30-31页 |
| 3.1.2 上位机软件系统 | 第31-32页 |
| 3.2 自主导航小车图像处理 | 第32-38页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第32-35页 |
| 3.2.2 基于Canny算子的边缘检测 | 第35-37页 |
| 3.2.3 Hough直线检测 | 第37-38页 |
| 3.3 导航参数的计算 | 第38-39页 |
| 3.4 自主导航小车的控制系统设计 | 第39-48页 |
| 3.4.1 自主导航小车运动模型的建立 | 第40-43页 |
| 3.4.2 基于PSO优化的PID控制算法 | 第43-48页 |
| 3.5 通信模块 | 第48页 |
| 3.6 导航实验与分析 | 第48-51页 |
| 3.6.1 导航参数计算精度实验 | 第49-50页 |
| 3.6.2 实时导航实验 | 第50-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 机器人视觉装配和跟踪应用研究 | 第52-67页 |
| 4.1 实验平台简介 | 第52-53页 |
| 4.1.1 五自由度组合式机器人装配平台 | 第52-53页 |
| 4.1.2 车载可升降双轴随动转台 | 第53页 |
| 4.2 主要图像处理技术 | 第53-56页 |
| 4.2.1 Hough圆检测 | 第54页 |
| 4.2.2 Camshift跟踪算法 | 第54-56页 |
| 4.3 视觉装配与跟踪的控制系统 | 第56-60页 |
| 4.3.1 基于视觉装配的组合式机器人控制的软件实现 | 第56-58页 |
| 4.3.2 云台跟踪控制系统 | 第58-60页 |
| 4.4 实验与分析 | 第60-66页 |
| 4.4.1 装配实验与分析 | 第60-63页 |
| 4.4.2 跟踪实验与分析 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第72页 |