| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 论文中公式字母说明 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-38页 |
| 1.1 背景和意义 | 第18页 |
| 1.2 乒乓球机器人发展现状 | 第18-24页 |
| 1.3 乒乓球视觉系统发展现状 | 第24-34页 |
| 1.3.1 乒乓球视觉系统的硬件实现综述 | 第24-28页 |
| 1.3.2 乒乓球运动轨迹分析与预测方法综述 | 第28-30页 |
| 1.3.3 乒乓球旋转运动的观测和估计方法发展现状 | 第30-34页 |
| 1.4 本文研究内容和主要贡献 | 第34-36页 |
| 1.5 本文结构 | 第36-38页 |
| 2 基于快速识别算法的目标空间定位 | 第38-54页 |
| 2.1 引言 | 第38-39页 |
| 2.2 快速目标识别定位视觉系统设计 | 第39-42页 |
| 2.3 快速乒乓球图像识别分割算法 | 第42-51页 |
| 2.3.1 目标识别算法总体流程 | 第42-43页 |
| 2.3.2 颜色特征识别算法 | 第43-46页 |
| 2.3.3 快速轮廓搜索算法 | 第46-51页 |
| 2.4 实验结果 | 第51-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 3 自适应乒乓球运动轨迹预测和回球伺服 | 第54-76页 |
| 3.1 引言 | 第54-55页 |
| 3.2 基于力分析的乒乓球飞行运动过程建模 | 第55-62页 |
| 3.2.1 飞行乒乓球受力分析和动力学模型 | 第55-57页 |
| 3.2.2 面向机器人伺服任务的乒乓球运动过程分析和模型简化 | 第57-60页 |
| 3.2.3 等价连续运动模型和离散运动模型推导 | 第60-62页 |
| 3.3 基于自适应模型参数调整的状态估计和轨迹预测 | 第62-70页 |
| 3.3.1 算法整体框架设计介绍 | 第62-63页 |
| 3.3.2 Kalman滤波和平滑算法 | 第63-67页 |
| 3.3.3 参数训练学习 | 第67-69页 |
| 3.3.4 自适应的参数调整算法和轨迹预测 | 第69-70页 |
| 3.4 机器人伺服回球规划 | 第70-72页 |
| 3.5 实验结果 | 第72-75页 |
| 3.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 4 基于云台视觉跟踪的乒乓球旋转观测和估计 | 第76-110页 |
| 4.1 引言 | 第76-79页 |
| 4.2 基于云台跟踪的旋转观测视觉系统设计 | 第79-82页 |
| 4.3 云台跟踪运动控制和相机外参更新算法 | 第82-86页 |
| 4.3.1 云台跟踪运动控制 | 第82-84页 |
| 4.3.2 云台相机外部参数更新算法 | 第84-86页 |
| 4.4 球标快速识别分割算法 | 第86-89页 |
| 4.5 基于单周期球标识别的乒乓球三维姿态还原算法 | 第89-94页 |
| 4.5.1 相机坐标系下的乒乓球三维姿态还原 | 第90-92页 |
| 4.5.2 球心坐标系下的乒乓球三维姿态还原 | 第92-93页 |
| 4.5.3 多云台相机观测信息的融合 | 第93-94页 |
| 4.6 旋转速度估计方法 | 第94-98页 |
| 4.6.1 基于加权RANSAC拟合的转轴方向估计 | 第95-97页 |
| 4.6.2 基于多数投票和均值滤波的转速计算 | 第97-98页 |
| 4.7 带旋转飞行乒乓球的运动状态估计和轨迹预测 | 第98-102页 |
| 4.7.1 基于EKF的乒乓球运动状态估计 | 第99-101页 |
| 4.7.2 带旋转的乒乓球飞行运动轨迹预测 | 第101-102页 |
| 4.8 实验结果 | 第102-109页 |
| 4.8.1 基于旋转验证平台的转速观测精度测试 | 第103-104页 |
| 4.8.2 飞行乒乓球的旋转观测结果 | 第104-106页 |
| 4.8.3 带旋转的飞行乒乓球轨迹预测结果 | 第106-109页 |
| 4.9 本章小结 | 第109-110页 |
| 5 总结和展望 | 第110-112页 |
| 5.1 总结 | 第110-111页 |
| 5.2 展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 攻读博士学位期间所取得的科研成果 | 第120-122页 |
