| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机器人灵巧手的发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 机器人抓取规划发展现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 基于模型的抓取规划 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于数据驱动的抓取规划 | 第15-18页 |
| 1.4 深度学习在机器人领域中的发展现状 | 第18-19页 |
| 1.5 本文研究内容和主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.6 本文章节结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于目标物三维模型的机器人抓取规划 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 目标物的超二次曲面建模 | 第23-25页 |
| 2.3 灵巧手的运动学建模 | 第25-29页 |
| 2.3.1 D-H坐标变换 | 第25-27页 |
| 2.3.2 Barrett灵巧手及其运动学建模 | 第27-29页 |
| 2.4 接触力模型建模 | 第29-31页 |
| 2.5力封闭抓取规划 | 第31-33页 |
| 2.6 实验验证 | 第33-38页 |
| 2.6.1 仿真人手抓取规划 | 第33-36页 |
| 2.6.2 Barrett三指灵巧手抓取规划 | 第36-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于二维图像的目标识别与抓取点检测 | 第40-57页 |
| 3.1 引言 | 第40-42页 |
| 3.2 两点式抓取表达法 | 第42-43页 |
| 3.3 卷积神经网络 | 第43-47页 |
| 3.3.1 感知器模型 | 第43-45页 |
| 3.3.2 卷积神经网络 | 第45-47页 |
| 3.4 共享型卷积神经网络 | 第47-50页 |
| 3.5 实验验证 | 第50-56页 |
| 3.5.1 抓取数据集采集 | 第50-52页 |
| 3.5.2 模型训练 | 第52页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 3.5.4 实际实验平台验证 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于抓取检测卷积神经网络的机器人抓取检测 | 第57-82页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 问题描述 | 第58-59页 |
| 4.3 抓取检测卷积神经网络 | 第59-64页 |
| 4.3.1 抓取参考矩形框 | 第59-61页 |
| 4.3.2 不考虑旋转的抓取检测卷积神经网络结构 | 第61-62页 |
| 4.3.3 考虑旋转的抓取检测卷积神经网络结构 | 第62-64页 |
| 4.4 机器人抓取数据集 | 第64-71页 |
| 4.4.1 Cornell抓取数据集 | 第65页 |
| 4.4.2 CMU抓取数据集 | 第65-66页 |
| 4.4.3 THU抓取数据集 | 第66-71页 |
| 4.5 实验验证 | 第71-81页 |
| 4.5.1 不考虑旋转的抓取检测卷积神经网络-CMU抓取数据集 | 第71-74页 |
| 4.5.2 考虑旋转的抓取检测卷积神经网络-Cornell抓取数据集 | 第74-77页 |
| 4.5.3 考虑旋转的抓取检测卷积神经网络-THU抓取数据集 | 第77-79页 |
| 4.5.4 国际机器人“抓取与操作”竞赛 | 第79-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 基于接近觉检测的机器人抓取规划 | 第82-99页 |
| 5.1 引言 | 第82-83页 |
| 5.2 接近觉传感器 | 第83-87页 |
| 5.2.1 接近觉传感器的工作原理 | 第83-84页 |
| 5.2.2 发射型近觉传感器 | 第84-87页 |
| 5.3 PR2机器人平台 | 第87-89页 |
| 5.3.1 PR2机器人硬件平台 | 第87-88页 |
| 5.3.2 PR2机器人软件平台 | 第88-89页 |
| 5.4 实验验证 | 第89-98页 |
| 5.4.1 抓取操作流程概述 | 第89-91页 |
| 5.4.2 机器人对特定形状目标物的抓取操作 | 第91-94页 |
| 5.4.3 机器人对特殊材质目标物的抓取操作 | 第94-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 第6章 结论 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 附录A 刚体的位姿表示 | 第110-114页 |
| A.1 坐标变换 | 第110-111页 |
| A.2 齐次坐标变换 | 第111-114页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第114-116页 |
