| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 基于工业机器人的打磨加工研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 基于视觉的工业机器人研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 机器人力/位置控制的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 论文主要研究内容与总体框架 | 第20-23页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第20-22页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第22-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 基于视觉的打磨加工轨迹在线获取研究 | 第24-35页 |
| 2.1 图像预处理 | 第24-28页 |
| 2.1.1 图像去噪处理 | 第24-25页 |
| 2.1.2 图像增强处理 | 第25-28页 |
| 2.2 图像分割 | 第28-31页 |
| 2.2.1 基于Canny算子的边缘检测 | 第29-30页 |
| 2.2.2 基于Hough变换的圆轮廓提取 | 第30-31页 |
| 2.3 图像特征点生成机器人作业轨迹 | 第31-34页 |
| 2.3.1 基于区域生长法提取特征点生成RAPID轨迹 | 第31-32页 |
| 2.3.2 标定图像处理坐标系与机器人工件坐标系 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于阻抗控制模型的机器人打磨力控制研究 | 第35-51页 |
| 3.1 打磨加工机理与受力分析 | 第35-38页 |
| 3.1.1 切削力分析 | 第35-36页 |
| 3.1.2 磨削力分析 | 第36-38页 |
| 3.2 机器人阻抗控制策略研究 | 第38-45页 |
| 3.2.1 阻抗控制建模 | 第38-40页 |
| 3.2.2 基于位置的阻抗控制模型 | 第40-41页 |
| 3.2.3 面向法向力恒定的阻抗控制策略研究 | 第41-45页 |
| 3.3 面向环境动力学参数未知的自适应阻抗控制研究 | 第45-50页 |
| 3.3.1 环境动力学参数对阻抗控制的影响分析 | 第45页 |
| 3.3.2 基于递推最小二乘法的环境参数初值估计 | 第45-47页 |
| 3.3.3 基于模糊控制的机器人自适应阻抗控制 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于图像处理和力控制策略的轨迹规划 | 第51-65页 |
| 4.1 机器人运动学建模及分析 | 第51-57页 |
| 4.1.1 机器人连杆坐标系的建立 | 第51-53页 |
| 4.1.2 机器人正逆运动学分析 | 第53-57页 |
| 4.2 机器人轨迹规划算法 | 第57-61页 |
| 4.2.1 关节空间的轨迹规划 | 第58-60页 |
| 4.2.2 直角坐标空间的轨迹规划 | 第60-61页 |
| 4.3 基于图像处理和力控策略的轨迹生成与调整 | 第61-63页 |
| 4.3.1 基于图像处理的初始轨迹生成 | 第61-62页 |
| 4.3.2 基于力控策略的轨迹调整 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于视觉和力反馈的机器人打磨系统构建与试验 | 第65-84页 |
| 5.1 机器人打磨作业系统整体设计 | 第65-66页 |
| 5.2 硬件系统的搭建 | 第66-71页 |
| 5.2.1 工业机器人 | 第66-68页 |
| 5.2.2 图像采集系统 | 第68-70页 |
| 5.2.3 力信息采集系统 | 第70-71页 |
| 5.3 软件系统的开发 | 第71-76页 |
| 5.3.1 图像采集与处理模块 | 第71-74页 |
| 5.3.2 力信息采集与处理模块 | 第74-75页 |
| 5.3.3 机器人二次开发模块 | 第75-76页 |
| 5.4 基于图像处理的轮廓轨迹跟踪试验 | 第76-80页 |
| 5.5 机器人适应环境动力学参数的阻抗控制试验 | 第80-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 总结与展望 | 第84-87页 |
| 6.1 总结 | 第84-85页 |
| 6.2 展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 作者简介及在校期间参加的科研工作及成果 | 第91页 |
