基于RGB-D视觉识别的机器人抓取规划研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-17页 |
| 1.2.1 目标识别和6D位姿估计研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 机械臂运动规划研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 机器人仿真系统研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 相关研究现状分析 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于RGB-D相机的标定和视觉识别研究 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 RGB-D相机测量原理 | 第20-21页 |
| 2.3 基于OpenCV的相机标定方法 | 第21-24页 |
| 2.4 物体识别与位姿估计算法 | 第24-31页 |
| 2.4.1 图像ORB特征提取与匹配方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 点云C-SHOT特征提取方法 | 第26-28页 |
| 2.4.3 模板匹配的3D物体识别方法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 LM-ICP的6D位姿估计方法 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于高维空间的机械臂运动规划研究 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 机械臂建模与运动学分析 | 第32-34页 |
| 3.3 LBT-RRT高维空间运动规划算法 | 第34-39页 |
| 3.4 LBT-RRT算法二维验证实验 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于ROS的算法验证和抓取仿真研究 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 机器人模型与仿真平台构建 | 第42-43页 |
| 4.3 运动规划算法的MoveIt!验证 | 第43-47页 |
| 4.4 Gazebo下机器人控制器设计与仿真 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于视觉识别的机器人抓取实验研究 | 第53-69页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 机器人抓取实验平台搭建 | 第53-54页 |
| 5.3 机器人手眼标定实验 | 第54-58页 |
| 5.4 基于Kinect的目标识别实验 | 第58-62页 |
| 5.4.1 实验仪器和系统设置 | 第58-59页 |
| 5.4.2 视觉算法的验证实验 | 第59-62页 |
| 5.5 基于高维空间的运动规划实验 | 第62-66页 |
| 5.5.1 机器人和实验装置分析 | 第62-63页 |
| 5.5.2 抓取规划的对比实验 | 第63-66页 |
| 5.6 机器人综合抓取实验 | 第66-68页 |
| 5.6.1 实验装置和仪器 | 第66-67页 |
| 5.6.2 基于识别结果的综合抓取实验 | 第67-68页 |
| 5.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
