基于图像的机器人视觉伺服控制
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·本文主要研究内容和组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 基于图像的视觉伺服理论 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·机器人视觉运动目标跟踪定位 | 第18-20页 |
| ·雅克比矩阵模型 | 第20-24页 |
| ·雅克比矩阵的定义 | 第20-21页 |
| ·雅克比矩阵的求解方法 | 第21-24页 |
| ·视觉伺服控制算法 | 第24-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于转换瑞利粒子滤波的运动目标跟踪定位 | 第30-49页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·粒子滤波器 | 第31-34页 |
| ·标准粒子滤波器基本理论 | 第31-32页 |
| ·标准粒子滤波器的实现 | 第32-34页 |
| ·转换瑞利粒子滤波器 | 第34-39页 |
| ·转换瑞利滤波算法 | 第34-37页 |
| ·转换瑞利粒子滤波器 | 第37-39页 |
| ·基于转换瑞利粒子滤波器的运动目标跟踪定位 | 第39-44页 |
| ·机器人视觉伺服跟踪定位模型 | 第39-41页 |
| ·运动目标图像特征的观测密度 | 第41-42页 |
| ·基于转换瑞利粒子滤波器的运动目标跟踪定位 | 第42-44页 |
| ·实验与分析 | 第44-47页 |
| ·总结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于H_∞粒子滤波的雅克比矩阵在线辨识 | 第49-58页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·H_∞滤波器 | 第50-52页 |
| ·H_∞粒子滤波器 | 第52-54页 |
| ·基于H_∞粒子滤波的雅克比矩阵在线辨识 | 第54-57页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| 第五章 机器人视觉伺服H_∞鲁棒控制器的设计 | 第58-69页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·H_∞鲁棒控制 | 第59-63页 |
| ·H_∞标准控制问题 | 第59-60页 |
| ·状态反馈H_∞控制的解 | 第60-63页 |
| ·机器人视觉伺服H_∞鲁棒控制器的设计 | 第63-65页 |
| ·视觉伺服系统的控制结构 | 第63-64页 |
| ·视觉伺服系统的状态空间模型 | 第64-65页 |
| ·视觉机器人H_∞鲁棒控制器的设计 | 第65页 |
| ·仿真与分析 | 第65-68页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
