摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
·带视觉的双臂机器人路径规划的研究意义 | 第11-12页 |
·双臂机器人的研究现状 | 第12-13页 |
·国外研究现状 | 第12-13页 |
·国内研究现状 | 第13页 |
·无碰撞路径规划方法的概述和研究现状 | 第13-16页 |
·碰撞检测方法的概述 | 第13-14页 |
·路径规划方法的概述 | 第14-16页 |
·双臂机器人无碰撞路径规划研究现状 | 第16页 |
·本文的主要工作 | 第16-19页 |
第二章 数字图像处理 | 第19-33页 |
·图像预处理 | 第19-20页 |
·图像分割 | 第20-25页 |
·灰度图像阈值分割 | 第20-21页 |
·最大方差阈值分割 | 第21-23页 |
·基于边缘的分割 | 第23-25页 |
·角点检测 | 第25-28页 |
·SUSAN算子 | 第26-27页 |
·Harris算子 | 第27-28页 |
·图像匹配 | 第28-31页 |
·模板匹配 | 第28-29页 |
·基于不变矩理论的形状匹配 | 第29-31页 |
·实验结果分析 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第三章 摄像机标定 | 第33-45页 |
·摄像机标定方法研究现状 | 第33-36页 |
·传统的摄像机标定方法 | 第33-34页 |
·摄像机自标定方法 | 第34-35页 |
·基于主动视觉的标定方法 | 第35-36页 |
·标定原理概述 | 第36-39页 |
·摄像机标定坐标系 | 第36-38页 |
·线性摄像机模型 | 第38-39页 |
·非线性摄像机模型 | 第39页 |
·摄像机内外参数标定 | 第39-43页 |
·实验结果分析 | 第43-44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
第四章 基于蚁群算法的双机械臂无碰撞路径规划 | 第45-65页 |
·机械臂及其工作空间的表示 | 第45-47页 |
·机械臂的凸多面体的数学表示 | 第45-46页 |
·机械臂的C空间及时变C空间 | 第46-47页 |
·机械臂时变工作空间的建立 | 第47-53页 |
·基于伪度量距离函数的碰撞检测 | 第48-50页 |
·时变C空间的建立方法 | 第50-53页 |
·蚁群算法的基本原理 | 第53-56页 |
·蚁群算法的改进及其各参数的优化选择 | 第56-64页 |
·网格划分 | 第57-58页 |
·多可行路径进一步寻优方法 | 第58-59页 |
·无可行路径的继续寻优方法 | 第59-61页 |
·参数对路径规划的影响 | 第61-63页 |
·改进后蚁群算法的流程图 | 第63-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第五章 带视觉的双臂机器人系统的研究 | 第65-75页 |
·带视觉双臂机器人的系统构成 | 第65-70页 |
·AS-MRobot三自由度机械手臂的结构及其性能指标 | 第65-66页 |
·AS-MRobot机器人的控制系统结构 | 第66-68页 |
·机械手臂运动学和逆运动学 | 第68-70页 |
·带视觉双臂机器人系统的界面与结构 | 第70-73页 |
·单机械手臂路径规划 | 第73页 |
·双机械手臂无碰撞路径规划 | 第73-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
致谢 | 第81-83页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第83页 |