| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关问题的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 NAO机器人抓取研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 视觉测量定位研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 视觉伺服控制研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 实验平台及NAO机器人的建模 | 第20-30页 |
| 2.1 实验平台简介 | 第20-24页 |
| 2.1.1 NAO机器人 | 第20-23页 |
| 2.1.2 Bumblebee2双目视觉 | 第23-24页 |
| 2.2 NAO机械臂的运动学建模 | 第24-29页 |
| 2.2.1 运动学正解 | 第25-27页 |
| 2.2.2 运动学逆解 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 视觉测量定位 | 第30-48页 |
| 3.1 基于本体单目视觉的物体定位 | 第30-37页 |
| 3.1.1 摄像机模型及参数标定 | 第30-33页 |
| 3.1.2 基于单应矩阵分解的物品位姿估计 | 第33-37页 |
| 3.2 基于双目立体视觉的物体定位 | 第37-42页 |
| 3.2.1 对极几何及基本矩阵分解 | 第37-41页 |
| 3.2.2 位姿估计 | 第41-42页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 3.3.1 单目视觉定位实验 | 第42-43页 |
| 3.3.2 双目视觉定位实验 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于本体单目视觉的物品抓取 | 第48-56页 |
| 4.1 单臂抓取的PBVS控制律 | 第48-49页 |
| 4.2 双臂抓取的PBVS控制律 | 第49-51页 |
| 4.3 增加路径点的PBVS控制律 | 第51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 单臂抓取实验 | 第52-53页 |
| 4.4.2 双臂抓取实验 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于双目立体视觉的物品抓取 | 第56-74页 |
| 5.1 视觉伺服系统标定 | 第57-59页 |
| 5.2 静止物体抓取 | 第59-62页 |
| 5.2.1 PBVS抓取控制律 | 第59-61页 |
| 5.2.2 结合迭代学习控制的改进控制律 | 第61-62页 |
| 5.3 运动物体抓取 | 第62-66页 |
| 5.3.1 基于扩展卡尔曼滤波的物体位姿估计与运动预测 | 第62-64页 |
| 5.3.2 PBVS抓取控制律 | 第64-65页 |
| 5.3.3 结合迭代学习控制的改进控制律 | 第65-66页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第66-73页 |
| 5.4.1 系统标定实验 | 第66-67页 |
| 5.4.2 静止物品抓取实验 | 第67-69页 |
| 5.4.3 运动物品抓取实验 | 第69-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 硕士期间发表的论文和科研成果 | 第84页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第84-85页 |
| 附件 | 第85页 |