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基于视觉的多机器人协调控制研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·课题背景第10-11页
   ·国内外象棋机器人的发展概况第11-12页
     ·国外研究现状第11-12页
     ·国内研究现状第12页
     ·国内外研究现状分析第12页
   ·主要研究内容第12-13页
   ·论文结构安排第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 计算机象棋对弈程序设计第15-27页
   ·计算机对弈程序介绍第15-17页
     ·棋盘棋子的表示第15-17页
     ·棋盘棋子的显示第17页
   ·搜索算法的设计第17-19页
   ·估值与优化第19-21页
     ·估值函数第19-20页
     ·估值函数优化第20-21页
   ·棋子坐标的提取和转换第21-24页
     ·用户下棋坐标的提取第22页
     ·计算机下棋坐标的提取第22-23页
     ·鼠标位置的判断第23-24页
   ·吃子事件的判断第24-26页
     ·用户吃子的判断第24-25页
     ·计算机吃子的判断第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 棋子图像的获取及处理第27-40页
   ·图像的获取第27-28页
     ·图像获取硬件第27页
     ·基于视觉的开发构架第27-28页
   ·图像处理第28-34页
     ·图像去噪第28-29页
     ·图像变换第29-30页
     ·图像提取连通域第30-32页
     ·图像分割第32-33页
     ·数字形态学第33-34页
   ·特征提取第34-38页
     ·区域特征第34-36页
     ·灰度值特征第36-37页
     ·连通域中空洞特征第37页
     ·连通域的个数第37-38页
   ·字符分类第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 基于BP神经网络的棋子识别及定位第40-52页
   ·人工神经网络第40-41页
     ·神经网络基础第40-41页
     ·人工神经网络特点及应用第41页
   ·神经网络算法原理第41-43页
   ·BP神经网络第43-47页
     ·BP神经网络学习过程第43-44页
     ·BP神经网络识别算法第44-47页
   ·识别实验第47-48页
     ·识别整体过程第47页
     ·识别过程第47-48页
   ·棋子定位第48-51页
     ·坐标转换算法第48-49页
     ·棋子定位结果第49-50页
     ·误差分析及改进第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 双机器人协调运动控制的设计第52-63页
   ·机器人系统集成与控制设计第52-54页
     ·机器人作业模块第53页
     ·气缸/抓手控制模块第53页
     ·伺服电机控制模块第53页
     ·状态监控模块第53页
     ·本地操作模块第53页
     ·网络及串行接口模块第53-54页
   ·双机协调机器人系统组成第54页
   ·系统结构第54-56页
     ·分散控制与集中控制第54页
     ·集散控制第54-55页
     ·协调控制体系结构第55-56页
   ·双机器坐标第56-57页
     ·单个机器人坐标系第56页
     ·双机器人协调的坐标系第56-57页
   ·协调策略第57-60页
     ·主对协调控制第58页
     ·碰撞检测第58-60页
   ·实验第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 总体系统调试第63-72页
   ·基于视觉的双机器人协调下棋系统第63-65页
   ·机器人走棋控制设计第65-67页
     ·走棋控制思路第65页
     ·走棋过程分解第65-66页
     ·走棋程序命名第66-67页
   ·系统实验平台构建第67页
     ·硬件平台第67页
     ·软件平台第67页
   ·系统实验第67-71页
     ·摆棋实验第67-70页
     ·下棋实验第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
作者攻读硕士期间的科研成果第78页

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