基于深度视觉的机器人自动抓取技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 自动抓取过程中的场景获取与存储 | 第20-40页 |
| 2.1 深度数据的获取 | 第20-26页 |
| 2.1.1 深度图像获取与深度摄像仪简介 | 第20-22页 |
| 2.1.2 矩阵变换与相机校准 | 第22-26页 |
| 2.2 抓取场景的获取与存储 | 第26-38页 |
| 2.2.1 算法介绍 | 第26-28页 |
| 2.2.2 位姿估计 | 第28-34页 |
| 2.2.3 三维模型的存储与计算 | 第34-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 目标物体识别算法 | 第40-49页 |
| 3.1 算法实现 | 第40-48页 |
| 3.2 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于形状的抓取算法 | 第49-59页 |
| 4.1 基于形体的抓取位置计算 | 第50-52页 |
| 4.2 基本形体匹配算法 | 第52-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 机器人自动抓取系统的实现与验证 | 第59-69页 |
| 5.1 系统实现 | 第59-62页 |
| 5.2 自动抓取实验 | 第62-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |
