| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·本课题提出的背景 | 第10页 |
| ·机器人多指手发展概述 | 第10-12页 |
| ·机器人多指手抓取控制策略 | 第12页 |
| ·抓取模式分类学的研究现状 | 第12-15页 |
| ·机器人多指手预抓取模式分类方法的研究现状 | 第15页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 机器人多指手预抓取模式规划 | 第17-23页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·预抓取模式规划任务描述 | 第17-18页 |
| ·机器人多指手三维模型的建立 | 第17-18页 |
| ·预抓取模式分类决策 | 第18页 |
| ·多指手预抓取模式规划流程 | 第18-22页 |
| ·物体姿态特征 | 第19-20页 |
| ·物体几何特征 | 第20页 |
| ·物体形状特征 | 第20-21页 |
| ·物体表面粗糙度特征 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于计算机视觉的机器人多指手被抓取物体特征识别 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·物体图像采集 | 第23-24页 |
| ·数字图像处理 | 第24-32页 |
| ·图像预处理 | 第24-28页 |
| ·图像阈值分割 | 第28-29页 |
| ·数学形态学处理 | 第29-30页 |
| ·图像轮廓提取及轮廓细化 | 第30-31页 |
| ·图像去除背景 | 第31-32页 |
| ·物体的特征提取 | 第32-35页 |
| ·物体的姿态和几何特征提取 | 第32页 |
| ·物体形状特征提取 | 第32-34页 |
| ·物体的表面粗糙度特征提取 | 第34-35页 |
| ·物体的特征参数向量 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于模糊C-均值的机器人多指手预抓取模式聚类分析 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·预抓取模式样本集 | 第37-39页 |
| ·聚类分析概述 | 第39-40页 |
| ·模糊C-均值聚类分析 | 第40-45页 |
| ·模糊C-均值聚类算法描述 | 第40-42页 |
| ·模糊加权因子m 的选取 | 第42-43页 |
| ·预抓取模式聚类分析 | 第43-45页 |
| ·改进的模糊C-均值聚类分析 | 第45-49页 |
| ·加权模糊C-均值聚类算法 | 第45-46页 |
| ·本文改进的聚类算法 | 第46-47页 |
| ·实验分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于核方法的机器人多指手预抓取模式聚类分析 | 第50-67页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·核方法的理论基础 | 第51-54页 |
| ·核的定义 | 第51-52页 |
| ·再生核理论及MERCER 定理 | 第52-53页 |
| ·常用核函数及其构造 | 第53-54页 |
| ·基于核方法的机器人多指手预抓取特征选取 | 第54-63页 |
| ·主成分分析 | 第55-57页 |
| ·核主成分分析 | 第57-59页 |
| ·PCA 与KPCA 的比较 | 第59-63页 |
| ·基于核方法的机器人多指手预抓取模式聚类分析 | 第63-66页 |
| ·核模糊C-均值聚类算法 | 第63-64页 |
| ·本文提出的核聚类算法 | 第64-65页 |
| ·实验分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 多指手预抓取的三维可视化仿真研究 | 第67-75页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·三维仿真平台的建立 | 第68-72页 |
| ·机器人多指手抓取系统模型的建立 | 第68-71页 |
| ·控制窗口及可视化窗口的设计 | 第71-72页 |
| ·可视化仿真 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·工作总结 | 第75-76页 |
| ·今后展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82-89页 |
