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带视觉的双臂机器人手臂无碰撞路径规划

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

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