| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 机器人的书写能力和研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 机器人书写的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 针对现状提出的问题 | 第16-18页 |
| 1.3 文章主要工作以及创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第18-20页 |
| 1.3.2 创新点 | 第20-21页 |
| 1.4 文章组织结构及章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 笔画自动拆分机制和人体姿态学习的汉字书法机器人 | 第23-47页 |
| 2.1 机器人通过人体姿态学习不同笔画并自动书写单个汉字的方法 | 第23-26页 |
| 2.1.1 机器人书写系统 | 第23-24页 |
| 2.1.2 机器人书写系统框架 | 第24-26页 |
| 2.2 汉字笔画拆分模块 | 第26-34页 |
| 2.2.1 轮廓检测 | 第26-27页 |
| 2.2.2 交角点检测 | 第27-29页 |
| 2.2.3 笔画拆分机制 | 第29-32页 |
| 2.2.4 笔画骨架检测 | 第32-34页 |
| 2.3 人体姿态书写学习模块 | 第34-35页 |
| 2.4 笔画匹配模块 | 第35-36页 |
| 2.5 机器人控制模块 | 第36-39页 |
| 2.5.1 笔画轨迹交互结果的转换 | 第36-37页 |
| 2.5.2 机械臂的运动学计算 | 第37-38页 |
| 2.5.3 机器人系统软件架构 | 第38-39页 |
| 2.6 实验及其结果分析 | 第39-46页 |
| 2.6.1 笔画拆分机制实验 | 第39-41页 |
| 2.6.2 笔画训练与分类过程 | 第41-43页 |
| 2.6.3 机器人书写汉字过程 | 第43-44页 |
| 2.6.4 实验结果分析与对比 | 第44-46页 |
| 2.7 本章总结 | 第46-47页 |
| 第三章 机器人通过自主笔画学习并进行书写的方法 | 第47-81页 |
| 3.1 机器人的自主笔画学习方法 | 第47-48页 |
| 3.2 机器人笔画自主生成模块 | 第48-49页 |
| 3.3 笔画自主生成的初始化部分 | 第49-51页 |
| 3.4 笔画自主生成的发展进化过程部分 | 第51-58页 |
| 3.4.1 进化过程 | 第51-53页 |
| 3.4.2 发展过程 | 第53-57页 |
| 3.4.3 笔画自主生成模块伪代码 | 第57-58页 |
| 3.5 机械臂书写模块与笔画效果评价模块 | 第58-61页 |
| 3.5.1 机器人书写平台 | 第58-59页 |
| 3.5.2 机械臂的运动控制 | 第59-60页 |
| 3.5.3 笔画效果评价模块 | 第60-61页 |
| 3.6 实验结果及其对比与分析 | 第61-80页 |
| 3.6.1 笔画自主生成的学习过程 | 第61-74页 |
| 3.6.2 有发展和无发展的学习过程对比分析 | 第74-79页 |
| 3.6.3 结果分析 | 第79-80页 |
| 3.7 本章总结 | 第80-81页 |
| 第四章 结合集成分类器和人类手势的英文字母识别与书写 | 第81-97页 |
| 4.1 通过集成分类器进行手势字母识别方法的补充工作 | 第81-84页 |
| 4.1.1 之前工作 | 第81-84页 |
| 4.1.2 英文字母的示范与书写 | 第84页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第84-93页 |
| 4.2.1 集成分类器的手势分类性能 | 第85-87页 |
| 4.2.2 英文字母字体模式的手势演示结果 | 第87-90页 |
| 4.2.3 英文字母的机器人书写结果 | 第90-91页 |
| 4.2.4 手势分类方法对比 | 第91-93页 |
| 4.3 讨论与对比 | 第93-95页 |
| 4.4 本章总结 | 第95-97页 |
| 第五章 总结与展望 | 第97-101页 |
| 5.1 全文总结 | 第97-98页 |
| 5.2 工作展望 | 第98-101页 |
| 参考文献 | 第101-109页 |
| 硕士期间发表论文 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111页 |
