| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 视觉伺服简介及研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3.1 视觉伺服介绍 | 第13-16页 |
| 1.3.2 现阶段视觉伺服的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 视觉伺服在遥操作领域中存在的问题 | 第19-21页 |
| 1.5 本课题的研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 遥操作机器人图像虚拟力反馈控制系统构成 | 第23-33页 |
| 2.1 遥操作机器人虚拟力反馈控制系统工作原理 | 第23-25页 |
| 2.2 遥操作机器人虚拟力反馈控制系统硬件组成 | 第25-29页 |
| 2.2.1 四自由度机器人本体结构 | 第25-27页 |
| 2.2.2 基于双目视觉的作业对象识别子系统 | 第27页 |
| 2.2.3 力感传递子系统 | 第27-29页 |
| 2.3 遥操作机器人虚拟力反馈控制系统方案软件设计 | 第29-32页 |
| 2.3.1 精确定时器的选择 | 第30页 |
| 2.3.2 通信方式的选择 | 第30-31页 |
| 2.3.3 多线程设计 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 遥操作机器人运动学与动力学分析 | 第33-43页 |
| 3.1 四自由度机器人运动学建模 | 第33-36页 |
| 3.1.1 四自由度机器人连杆坐标系 | 第33-35页 |
| 3.1.2 四自由度机器人运动学方程 | 第35-36页 |
| 3.2 四自由度机器人机器人动力学建模 | 第36-42页 |
| 3.2.1 机器人力雅可比分析 | 第36-38页 |
| 3.2.2 四自由度机器人动力学方程 | 第38-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于双目视觉的作业对象特征信息提取 | 第43-53页 |
| 4.1 作业环境图像预处理 | 第43-47页 |
| 4.1.1 作业环境的图像分割 | 第43-44页 |
| 4.1.2 作业环境的图像去噪 | 第44-47页 |
| 4.2 作业对象特征信息提取 | 第47-51页 |
| 4.2.1 作业对象的轮廓提取 | 第47-49页 |
| 4.2.2 作业对象的轮廓多边形拟合 | 第49-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于视觉伺服的遥操作机器人虚拟力反馈控制策略 | 第53-67页 |
| 5.1 复合图像雅可比矩阵分析 | 第53-57页 |
| 5.1.1 复合图像雅可比矩阵方法及原理 | 第53-56页 |
| 5.1.2 多特征点下的复合图像雅可比矩阵 | 第56-57页 |
| 5.2 复合图像雅可比矩阵动态递归最小二乘法估计 | 第57-60页 |
| 5.2.1 动态递归最小二乘法原理 | 第57-59页 |
| 5.2.2 复合图像雅可比矩阵在线估计 | 第59-60页 |
| 5.3 图像力的建模 | 第60-64页 |
| 5.4 虚拟力反馈控制策略 | 第64-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 基于视觉伺服的遥操作机器人虚拟力反馈控制试验 | 第67-79页 |
| 6.1 遥操作机器人图像虚拟力反馈控制试验 | 第67-74页 |
| 6.1.1 遥操作机器人运动分析 | 第70-72页 |
| 6.1.2 作业对象图像误差分析 | 第72页 |
| 6.1.3 图像虚拟力分析 | 第72-74页 |
| 6.2 有/无图像虚拟力作用下的对比试验分析 | 第74-77页 |
| 6.2.1 遥操作机器人运动对比分析 | 第74-76页 |
| 6.2.2 作业对象图像误差对比分析 | 第76-77页 |
| 6.3 本章小结 | 第77-79页 |
| 第七章 全文总结 | 第79-81页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第79-80页 |
| 7.2 继续研究方向 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
