基于视觉的仿人机器人智能交互方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-30页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·仿人机器人视觉系统研究内容和现状 | 第14-20页 |
| ·国外仿人机器人视觉系统的研究 | 第14-18页 |
| ·国内仿人机器人视觉系统的研究 | 第18-20页 |
| ·手势交互研究内容和现状 | 第20-28页 |
| ·手势的定义和分类 | 第20-21页 |
| ·手势交互研究的主要内容和方法 | 第21-25页 |
| ·手势交互的应用现状 | 第25-28页 |
| ·课题研究意义和应用前景 | 第28-29页 |
| ·本文主要内容和章节安排 | 第29-30页 |
| 第二章 仿人机器人头部设计 | 第30-45页 |
| ·头部机械结构设计 | 第30-33页 |
| ·设计准则 | 第30页 |
| ·机械结构设计 | 第30-33页 |
| ·仿人机器人驱动设计 | 第33-36页 |
| ·电机控制参数 | 第34页 |
| ·电机控制信号 | 第34-36页 |
| ·仿人机器人控制系统 | 第36-44页 |
| ·关节控制算法 | 第36-37页 |
| ·头部运动学 | 第37-42页 |
| ·D-H矩阵表示法 | 第37-39页 |
| ·头部运动学 | 第39-42页 |
| ·头部控制系统 | 第42-44页 |
| ·硬件控制系统架构 | 第43-44页 |
| ·软件控制系统架构 | 第44页 |
| ·本章小节 | 第44-45页 |
| 第三章 仿人机器人视觉系统设计 | 第45-78页 |
| ·架构设计 | 第45-47页 |
| ·图像预处理层 | 第46页 |
| ·特征提取层 | 第46页 |
| ·仲裁决策层 | 第46页 |
| ·功能应用层 | 第46-47页 |
| ·关键技术研究 | 第47-77页 |
| ·双目标定和立体视觉 | 第47-60页 |
| ·摄像机模型 | 第47-48页 |
| ·透镜畸变 | 第48-50页 |
| ·坐标变换 | 第50-52页 |
| ·摄像机标定技术 | 第52-56页 |
| ·立体标定 | 第56-57页 |
| ·立体视觉应用 | 第57页 |
| ·实验 | 第57-60页 |
| ·人脸检测 | 第60-64页 |
| ·Haar-Like特征 | 第61-62页 |
| ·积分图 | 第62页 |
| ·基于级联结构的分类器模型 | 第62页 |
| ·Boosting和AdaBoost | 第62-63页 |
| ·实验 | 第63-64页 |
| ·颜色特征训练和识别 | 第64-66页 |
| ·颜色空间 | 第64-65页 |
| ·颜色特征的训练过程 | 第65页 |
| ·颜色特征的识别过程 | 第65页 |
| ·实验 | 第65-66页 |
| ·运动检测 | 第66-72页 |
| ·混合高斯模型 | 第68-69页 |
| ·金字塔Lucas-Kanade光流 | 第69-71页 |
| ·实验 | 第71-72页 |
| ·基于视觉的选择性注意 | 第72-77页 |
| ·基于视觉的选择性注意方法总体架构描述 | 第73页 |
| ·选择性注意控制策略 | 第73-75页 |
| ·实验 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 仿人机器人手势交互 | 第78-88页 |
| ·手的区域分割 | 第78-84页 |
| ·RCE神经网络 | 第78-83页 |
| ·RCE神经网络的体系结构 | 第79页 |
| ·RCE网络的训练 | 第79页 |
| ·RCE网络的分类 | 第79-80页 |
| ·改进的RCE神经网络 | 第80-83页 |
| ·手区域的提取 | 第83-84页 |
| ·手势特征提取 | 第84-85页 |
| ·仿射变换 | 第84-85页 |
| ·掌心的提取 | 第85页 |
| ·特征提取 | 第85页 |
| ·RBF神经网络进行手势分类 | 第85-86页 |
| ·仿真和实验 | 第86-87页 |
| ·仿真虚拟平台 | 第86页 |
| ·仿人机械手 | 第86-87页 |
| ·本章小节 | 第87-88页 |
| 第五章 基于CUDA并行计算的系统性能提升 | 第88-95页 |
| ·CUDA组织架构 | 第89-90页 |
| ·CUDA线程模型 | 第90-92页 |
| ·Half-Warp | 第91页 |
| ·线程访问方式 | 第91-92页 |
| ·CUDA存储模型 | 第92-93页 |
| ·CUDA编程模型 | 第93页 |
| ·实验 | 第93-94页 |
| ·本章小节 | 第94-95页 |
| 结论与展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-105页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
