基于运动目标状态预测的机械臂跟踪技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 目标抓取的研究现状 | 第9-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 粒子滤波技术的发展 | 第12-13页 |
| 1.3.4 机械臂及手抓的现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 机械臂建模及相机系统标定 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 运动学建模及其分析 | 第16-21页 |
| 2.2.1 机构的空间描述与D-H法建模 | 第16-18页 |
| 2.2.2 运动学计算 | 第18-20页 |
| 2.2.3 运动学解的验证 | 第20-21页 |
| 2.3 相机模型及视觉系统标定 | 第21-28页 |
| 2.3.1 单目相机建模 | 第22-24页 |
| 2.3.2 双目成像原理及建模 | 第24-25页 |
| 2.3.3 相机系统标定 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 抓取目标运动参数估计 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 目标的状态估计与滤波算法 | 第29-30页 |
| 3.2.1 运动模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 滤波算法 | 第30页 |
| 3.3 卡尔曼及其非线性扩展滤波方法 | 第30-32页 |
| 3.4 基于采样的非线性滤波算法 | 第32-46页 |
| 3.4.1 状态空间模型 | 第32页 |
| 3.4.2 贝叶斯估计及蒙特卡洛方法 | 第32-33页 |
| 3.4.3 粒子滤波及其改进方法 | 第33-37页 |
| 3.4.4 算法仿真分析 | 第37-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 操作平台的建立与实验研究 | 第47-53页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 实验平台介绍 | 第47-49页 |
| 4.2.1 视觉处理部分 | 第47-49页 |
| 4.2.2 操作机构部分 | 第49页 |
| 4.3 实验研究 | 第49-52页 |
| 4.3.1 运动目标抓取的方案 | 第49-51页 |
| 4.3.2 运动目标跟踪与执行抓取操作 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
