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基于双目视觉测程法的柔性机械臂轨迹跟踪

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·课题研究背景第12-16页
     ·柔性机械臂运动轨迹跟踪问题的引入第12-13页
     ·计算机视觉第13-15页
     ·基于视觉方法运动轨迹跟踪的意义和难点第15-16页
   ·课题研究现状第16-19页
     ·柔性机械臂末端轨迹跟踪的研究现状第16-17页
     ·视觉测程法运动轨迹跟踪方法的研究现状第17-19页
   ·论文的研究内容和组织结构第19-21页
     ·论文的研究内容第19页
     ·论文的创新点第19-20页
     ·论文的组织结构第20-21页
   ·结论第21-22页
第2章 视觉测程法的关键技术—图像特征点的提取和匹配第22-46页
   ·引言第22-23页
   ·图像特征点第23页
   ·图像特征点的提取算法第23-37页
     ·Harris特征点第23-27页
     ·SIFT特征点第27-30页
     ·SURF特征点第30-37页
   ·图像特征点的匹配第37-41页
     ·特征点的匹配算法第37-38页
     ·基于特征向量的匹配算法的缺陷第38-41页
   ·特征匹配的改进—特征向量的分解第41-42页
   ·仿真试验第42-44页
   ·结论第44-46页
第3章 视觉测程法的关键技术—运动关系模型第46-64页
   ·引言第46页
   ·双目立体视觉成像模型第46-54页
     ·针孔摄像机模型第46-48页
     ·双目立体视差空间第48-50页
     ·双目约束关系第50-52页
     ·图像校正第52-54页
   ·刚体运动方程第54-56页
   ·基于特征点的运动关系模型第56-58页
   ·最小二乘法求解运动方程第58-59页
   ·RANSAC算法第59-62页
   ·RANSAC算法求解运动方程第62页
   ·结论第62-64页
第4章 真实环境的柔性机械臂运动轨迹的跟踪实验第64-84页
   ·引言第64页
   ·实验平台设别描述第64-67页
     ·双目传感器设别的硬件描述第64-66页
     ·柔性机械臂的硬件描述第66-67页
   ·双目视觉的柔性机械臂轨迹跟踪系统开发第67-74页
     ·静态图像处理模块第68-71页
     ·动态图像采集模块第71-73页
     ·轨迹计算和画图模块第73-74页
   ·运动跟踪实验第74-82页
     ·实验一(先向前运动在垂直运动)第75-78页
     ·实验二(矩形轨迹)第78-82页
   ·结论第82-84页
第5章 结论与展望第84-86页
   ·工作总结第84-85页
   ·研究展望第85页
   ·结论第85-86页
参考文献第86-91页
作者攻读硕士学位期间科研成果第91页

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