| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 机器人示教系统研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 机器人示教系统的分类 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机器人示教技术的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.3 机器视觉在机器人示教中的应用 | 第14-16页 |
| 1.3 现有机器人示教系统存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 本文问题设定和主要内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 问题设定 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 手部目标跟踪算法研究 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 MeanShift手部目标跟踪算法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 无参密度估计理论 | 第20-21页 |
| 2.2.2 MeanShift算法原理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 MeanShift算法在手部跟踪中的应用 | 第22-26页 |
| 2.3 粒子滤波手部目标跟踪算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 粒子滤波原理 | 第26-28页 |
| 2.3.2 粒子滤波在手部跟踪中的应用 | 第28-30页 |
| 2.4 实验与分析 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 手掌空间位置和姿态估计 | 第33-52页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 手掌位姿估计视觉系统 | 第34-39页 |
| 3.2.1 Kinect深度和彩色相机标定 | 第34-38页 |
| 3.2.2 机器人与相机的标定 | 第38-39页 |
| 3.3 基于Kinect深度信息的手掌位置估计 | 第39-40页 |
| 3.4 基于主动Mark点的P4P手掌位姿估计 | 第40-46页 |
| 3.4.1 目标特征点的对应关系 | 第40-44页 |
| 3.4.2 基于Dogleg优化的P4P算法 | 第44-46页 |
| 3.5 实验与分析 | 第46-51页 |
| 3.5.1 基于深度图像的空间位置估计误差实验 | 第46-47页 |
| 3.5.2 Dogleg优化和LM优化的P4P算法对比 | 第47-48页 |
| 3.5.3 基于P4P的位姿估计误差实验 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 手指关节角度估计 | 第52-73页 |
| 4.1 引言 | 第52-53页 |
| 4.2 人手三维建模 | 第53-58页 |
| 4.2.1 人手生理结构分析 | 第53-54页 |
| 4.2.2 人手的运动学建模 | 第54-58页 |
| 4.3 基于PSO的手指关节角度估计 | 第58-69页 |
| 4.3.1 PSO算法原理与应用 | 第58-62页 |
| 4.3.2 适应度函数 | 第62-67页 |
| 4.3.3 PSO参数设置 | 第67-69页 |
| 4.4 实验与分析 | 第69-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 机器人示教系统搭建与实验 | 第73-82页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 机器人示教系统的搭建 | 第73-76页 |
| 5.2.1 机器人示教硬件系统 | 第73-74页 |
| 5.2.2 机器人示教软件系统 | 第74-76页 |
| 5.3 示教路径平滑与优化 | 第76-77页 |
| 5.4 机器人示教实验 | 第77-81页 |
| 5.4.1 圆柱形工件抓放示教实验 | 第77-78页 |
| 5.4.2 球形工件重复抓取示教实验 | 第78-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 总结 | 第82-83页 |
| 6.2 展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附件 | 第90页 |