移动机械臂在未知环境下的运动规划应用系统
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 移动机械臂研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 三维环境构建研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 机械臂运动规划研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 论文来源与主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 移动机械臂系统及其仿真平台的搭建 | 第23-38页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 移动机械臂平台硬件系统 | 第24-29页 |
| 2.2.1 移动平台介绍 | 第24-25页 |
| 2.2.2 工业机械臂介绍 | 第25-26页 |
| 2.2.3 视觉传感器介绍 | 第26-29页 |
| 2.3 移动机械臂平台软件系统 | 第29-32页 |
| 2.3.1 ROS基本介绍 | 第30-31页 |
| 2.3.2 移动机械臂的ROS软件结构 | 第31-32页 |
| 2.4 基于ROS的仿真平台搭建 | 第32-36页 |
| 2.4.1 移动机械臂在ROS下的描述 | 第32-34页 |
| 2.4.2 Gazebo运动学仿真器 | 第34-36页 |
| 2.4.3 Gazebo深度相机仿真器 | 第36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 环境感知与目标物体识别 | 第38-52页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 RGB-D三维相机标定 | 第38-42页 |
| 3.2.1 相机内参标定 | 第38-39页 |
| 3.2.2 相机与机器人坐标系的标定 | 第39-42页 |
| 3.3 目标物体位姿识别 | 第42-44页 |
| 3.3.1 目标物体RGB图像处理 | 第42-43页 |
| 3.3.2 深度图与彩色图匹配 | 第43-44页 |
| 3.4 建立环境感知模型 | 第44-48页 |
| 3.4.1 点云预处理 | 第44-46页 |
| 3.4.2 基于八叉树的环境点云模型 | 第46-48页 |
| 3.5 基于FCL的环境点云碰撞检测 | 第48-51页 |
| 3.5.1 FCL碰撞检测库 | 第48-50页 |
| 3.5.2 碰撞检测实现 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 机械臂运动规划 | 第52-67页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 机械臂运动规划方法 | 第52-53页 |
| 4.3 RRT运动规划算法 | 第53-57页 |
| 4.3.1 构形空间 | 第53-54页 |
| 4.3.2 RRT算法 | 第54-56页 |
| 4.3.3 RRT*算法 | 第56-57页 |
| 4.4 基于RRT*的改进算法 | 第57-63页 |
| 4.4.1 快速RRT*算法 | 第58-61页 |
| 4.4.2 基于ROS规划算法实现 | 第61-63页 |
| 4.5 运动规划算法仿真实验 | 第63-66页 |
| 4.5.1 二维规划算法实验 | 第63-65页 |
| 4.5.2 六维机械臂算法实验 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 控制器设计及运动规划实验 | 第67-77页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 Gazebo下机械臂运动控制 | 第67-69页 |
| 5.3 仿真平台验证实验 | 第69-72页 |
| 5.3.1 Gazebo下仿真平台搭建 | 第69页 |
| 5.3.2 仿真实验 | 第69-72页 |
| 5.4 真实环境运动规划实验 | 第72-76页 |
| 5.4.1 实验平台 | 第72页 |
| 5.4.2 实验过程 | 第72-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
