基于视觉的快速运动目标跟踪及抓取问题研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究发展现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 国内外视觉引导机器人发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 目标跟踪方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.3 轨迹规划方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于图像序列的运动目标检测 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 视觉环境重建 | 第19-21页 |
| 2.3 基于霍夫变换的倒瓶识别方法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 霍夫直线变换方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 识别结果及分析 | 第23-25页 |
| 2.4 基于斑点的倒瓶识别方法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 连通区域分析 | 第25-26页 |
| 2.4.2 滤波参数及识别结果 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于可变协方差的倒瓶轨迹跟踪算法 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 轨迹跟踪问题分析 | 第29-30页 |
| 3.3 倒瓶运动建模 | 第30-34页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波方法 | 第30-32页 |
| 3.3.2 倒瓶运动状态空间模型 | 第32-34页 |
| 3.4 可变测量协方差的倒瓶轨迹跟踪算法 | 第34-38页 |
| 3.4.1 倒瓶轨迹跟踪算法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于在线规划的跟踪抓取策略 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 机械臂在线轨迹规划 | 第39-42页 |
| 4.2.1 在线轨迹规划方法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 轨迹规划结果 | 第41-42页 |
| 4.3 抓取点的选择策略 | 第42-45页 |
| 4.3.1 抓取点选择 | 第42-44页 |
| 4.3.2 抓取点位置及速度估计 | 第44-45页 |
| 4.4 仿真与分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 倒瓶抓取系统设计与实验研究 | 第49-65页 |
| 5.1 引言 | 第49-50页 |
| 5.2 倒瓶抓取系统设计 | 第50-56页 |
| 5.2.1 视觉系统 | 第50-53页 |
| 5.2.2 机械臂跟踪抓取系统 | 第53-56页 |
| 5.3 跟踪抓取实验研究 | 第56-64页 |
| 5.3.1 倒瓶静态抓取实验 | 第56-59页 |
| 5.3.2 在线轨迹规划抓取实验 | 第59-63页 |
| 5.3.3 实时视觉下的抓取实验 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 文章总结 | 第65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73页 |
