| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·机器人视觉伺服控制方式的研究现状 | 第9-11页 |
| ·机器人视觉伺服控制方式的分类及结构形式 | 第11-13页 |
| ·自标定基本原理 | 第13-14页 |
| ·遗传优化的基本原理 | 第14-15页 |
| ·混沌优化的基本原理 | 第15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-17页 |
| 2 基于自标定的视觉定位 | 第17-25页 |
| ·传统的机器人标定及无标定的局限性及部分解决方法 | 第17-18页 |
| ·自标定的视觉伺服的原理 | 第18-24页 |
| ·计算机视觉中极线几何与基本矩阵 | 第21-22页 |
| ·本质矩阵 | 第22页 |
| ·归一化8点算法 | 第22-23页 |
| ·Mendonca-Cipolla自标定算法 | 第23-24页 |
| ·G.Chesi动态自标定算法 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 基于遗传优化自标定视觉伺服系统的研究 | 第25-34页 |
| ·自适应遗传算法概述 | 第25页 |
| ·基于AGA的自标定视觉伺服 | 第25-30页 |
| ·仿真实例 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 基于改进变尺度混沌优化自标定视觉伺服系统的研究 | 第34-39页 |
| ·变尺度混沌优化算法概述 | 第34-35页 |
| ·基于改进变尺度混沌优化自标定视觉定位 | 第35-38页 |
| ·仿真实例 | 第35-38页 |
| ·仿真结果分析 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 5 基于自标定的机器人视觉定位实验研究 | 第39-46页 |
| ·Harris角点检测 | 第39-40页 |
| ·对应点匹配算法 | 第40-41页 |
| ·利用视差梯度约束去除误匹配 | 第41-43页 |
| ·实验研究 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 6 总结与进一步的工作 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 作者在攻读硕士期间所撰写的论文及参加的科研项目 | 第53页 |