高压输电线路除冰机器人视觉控制方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第10-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-34页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第15-22页 |
| 1.1.1 输电线路覆冰的危害 | 第15-17页 |
| 1.1.2 电网覆冰灾害的发展趋势 | 第17-19页 |
| 1.1.2.1 输电线路覆冰直接原因 | 第17-18页 |
| 1.1.2.2 电网覆冰灾害逐年增多的原因分析 | 第18-19页 |
| 1.1.3 研制输电线路除冰机器人的意义 | 第19-22页 |
| 1.2 输电线路机器人国内外研究现状 | 第22-26页 |
| 1.2.1 国外研究概况 | 第22-24页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第24-26页 |
| 1.3 机器人视觉控制方法的研究现状 | 第26-31页 |
| 1.3.1 机器视觉在机器人中的应用 | 第26-27页 |
| 1.3.2 典型机器人视觉控制算法 | 第27-31页 |
| 1.3.2.1 PID控制法 | 第27-28页 |
| 1.3.2.2 基于逆雅可比矩阵的控制 | 第28-29页 |
| 1.3.2.3 图像差法 | 第29-30页 |
| 1.3.2.4 状态空间法 | 第30页 |
| 1.3.2.5 任务函数法 | 第30页 |
| 1.3.2.6 自适应控制法 | 第30页 |
| 1.3.2.7 神经网络法 | 第30-31页 |
| 1.4 项目来源及本文的主要研究内容 | 第31-34页 |
| 第2章 除冰机器人视觉伺服控制基础 | 第34-59页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 除冰机器人工作环境分析 | 第34-35页 |
| 2.3 除冰机器人本体结构与控制分析 | 第35-40页 |
| 2.3.1 两臂式除冰机器人设计方案 | 第36-37页 |
| 2.3.2 三臂除冰机器人的设计方案 | 第37-38页 |
| 2.3.3 除冰机器人总体控制方案 | 第38-40页 |
| 2.4 除冰机器人运动学分析与建模 | 第40-48页 |
| 2.4.1 除冰机器人运动学分析研究内容 | 第40-41页 |
| 2.4.2 机器人运动学分析的原理与方法 | 第41-44页 |
| 2.4.3 基于旋量理论的除冰机器人运动学分析 | 第44-48页 |
| 2.4.3.1 除冰机器人正运动学求解 | 第45-48页 |
| 2.4.3.2 除冰机器人逆运动学求解 | 第48页 |
| 2.5 机器人视觉成像原理与参数标定 | 第48-56页 |
| 2.5.1 摄像机成像原理 | 第49-50页 |
| 2.5.2 标定实验 | 第50-56页 |
| 2.6 三臂除冰机器人视觉系统结构和功能 | 第56-58页 |
| 2.6.1 三臂除冰机器人视觉系统介绍 | 第56-57页 |
| 2.6.2 除冰机器人视觉系统功能分析 | 第57-58页 |
| 2.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 基于局部特征的输电线路障碍物识别与定位 | 第59-83页 |
| 3.1 引言 | 第59-60页 |
| 3.2 图像局部特征匹配算法介绍 | 第60-62页 |
| 3.2.1 SIFT、SURF算法发展与应用 | 第60-61页 |
| 3.2.2 SURF图像特征计算特点 | 第61-62页 |
| 3.3 基于SURF特征的线路环境模板库 | 第62-68页 |
| 3.3.1 基于SURF特征模板匹配的图像识别 | 第62-63页 |
| 3.3.2 SURF特征提取计算 | 第63-68页 |
| 3.4 基于SURF特征的图像匹配算法 | 第68-71页 |
| 3.4.1 基于k-d树的最近邻搜索 | 第68-70页 |
| 3.4.2 图像特征点聚类 | 第70-71页 |
| 3.5 基于单应矩阵的目标定位 | 第71-74页 |
| 3.6 图像模板匹配实验与分析 | 第74-76页 |
| 3.7 基于单目测距的障碍物距离计算 | 第76-82页 |
| 3.7.1 障碍物图像最近点的选择 | 第77-78页 |
| 3.7.2 障碍物图像最近点坐标的计算 | 第78页 |
| 3.7.3 基于图像的障碍物测距原理 | 第78-80页 |
| 3.7.4 基于图像的障碍物测距实验与分析 | 第80-82页 |
| 3.8 本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 基于形状特征的输电线路障碍物识别与定位 | 第83-106页 |
| 4.1 引言 | 第83页 |
| 4.2 除冰机器人工作环境分析 | 第83-84页 |
| 4.3 基于障碍物边缘轮廓的识别方法 | 第84-85页 |
| 4.4 障碍物图像的边缘检测 | 第85-89页 |
| 4.4.1 图像预处理 | 第85-86页 |
| 4.4.2 图像二值化处理 | 第86-87页 |
| 4.4.3 基于小波模极大值的图像边缘提取算法 | 第87-89页 |
| 4.5 障碍物图像的小波矩特征提取 | 第89-91页 |
| 4.5.1 图像矩特征的一般表达形式 | 第89-90页 |
| 4.5.2 图像小波矩的构造 | 第90页 |
| 4.5.3 图像小波矩特征的选择与优化 | 第90-91页 |
| 4.6 支持向量机分类原理与分类方法 | 第91-93页 |
| 4.6.1 SVM分类原理 | 第91-93页 |
| 4.6.2 SVM多分类算法 | 第93页 |
| 4.7 障碍物图像SVM识别实验与分析 | 第93-97页 |
| 4.7.1 SVM分类过程 | 第93-95页 |
| 4.7.2 实验结果分析 | 第95-97页 |
| 4.8 基于结构约束的障碍物检测与定位 | 第97-105页 |
| 4.8.1 相线的识别与定位 | 第98-100页 |
| 4.8.2 相线快速定位实验 | 第100-101页 |
| 4.8.3 障碍物端面圆和椭圆特征识别与定位 | 第101-104页 |
| 4.8.3.1 Hough变换对圆检测 | 第101-102页 |
| 4.8.3.2 Hough变换对椭圆检测 | 第102-104页 |
| 4.8.4 障碍物端面圆和椭圆定位实验 | 第104-105页 |
| 4.9 结论 | 第105-106页 |
| 第5章 除冰机器人越障视觉伺服控制 | 第106-143页 |
| 5.1 引言 | 第106页 |
| 5.2 除冰机器人越障动作规划 | 第106-109页 |
| 5.3 除冰机器人视觉伺服控制方法介绍 | 第109-110页 |
| 5.3.1 传统机器人视觉伺服控制方法分析 | 第109页 |
| 5.3.2 除冰机器人视觉伺服控制方法原理 | 第109-110页 |
| 5.4 手臂监控相机对目标的观测与分析 | 第110-112页 |
| 5.4.1 手臂监控相机的安装与配置 | 第110-111页 |
| 5.4.2 手臂运动与反馈图像特点分析 | 第111-112页 |
| 5.5 反馈图像中控制对象的识别与分析 | 第112-121页 |
| 5.5.1 导线图像纹理特征分析 | 第113页 |
| 5.5.2 导线纹理分割方法设计 | 第113-117页 |
| 5.5.3 导线区域分割实验 | 第117页 |
| 5.5.4 图像特征与手臂关节运动之间的关系 | 第117-121页 |
| 5.6 基于图像矩特征的视觉伺服控制器设计 | 第121-131页 |
| 5.6.1 图像雅克比矩阵常规设计方法 | 第121-123页 |
| 5.6.2 图像矩特征在视觉伺服中的应用 | 第123-124页 |
| 5.6.3 图像矩特征计算及其特点分析 | 第124-125页 |
| 5.6.4 基于图像矩特征的视觉伺服控制器设计 | 第125-130页 |
| 5.6.5 矩特征视觉伺服控制器存在问题的分析 | 第130-131页 |
| 5.7 基于神经网络的图像视觉伺服控制器设计 | 第131-142页 |
| 5.7.1 神经网络视觉伺服控制器的优点 | 第131-132页 |
| 5.7.2 小波神经网络视觉伺服控制器的结构设计 | 第132-142页 |
| 5.8 本章小结 | 第142-143页 |
| 第6章 高压输电线路除冰机器人的研制与实验 | 第143-162页 |
| 6.1 引言 | 第143页 |
| 6.2 除冰机器人本体的设计与开发 | 第143-148页 |
| 6.2.1 三臂式除冰机器人本体的设计与开发 | 第143-148页 |
| 6.3 除冰机器人控制系统设计 | 第148-152页 |
| 6.3.1 主控计算机的选择与设计 | 第149-150页 |
| 6.3.2 传感器模块 | 第150页 |
| 6.3.3 电源模块 | 第150-151页 |
| 6.3.4 无线通信模块 | 第151页 |
| 6.3.5 运动控制模块 | 第151-152页 |
| 6.4 模拟导线的除冰分析与试验 | 第152-155页 |
| 6.4.1 线路覆冰的特点 | 第152-153页 |
| 6.4.2 线路覆冰的力学分析计算 | 第153页 |
| 6.4.3 导线模拟覆冰的切削实验 | 第153-154页 |
| 6.4.4 模拟除冰结果分析 | 第154-155页 |
| 6.5 除冰机器人电机控制与调试 | 第155-159页 |
| 6.5.1 电机控制相关硬件选型 | 第155页 |
| 6.5.2 电机控制工作模式 | 第155-157页 |
| 6.5.3 基于PMAC的电机控制 | 第157-158页 |
| 6.5.4 电机调试方法 | 第158-159页 |
| 6.6 除冰机器人在线工作调试 | 第159-161页 |
| 6.6.1 上线准备工作 | 第159页 |
| 6.6.2 在线越障和除冰实验 | 第159-161页 |
| 6.7 本章小结 | 第161-162页 |
| 结论与展望 | 第162-165页 |
| 参考文献 | 第165-174页 |
| 致谢 | 第174-175页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第175-176页 |
| 附录B 博士期间所获专利、奖励、参与科研项目 | 第176-177页 |
| 附录C 除冰机器人接近觉传感器 | 第177-179页 |
