| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 缩写、术语和数学符号说明 | 第16-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-45页 |
| 1.1 背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 乒乓球机器人本体系统实现发展现状 | 第18-28页 |
| 1.3 乒乓球机器人系统核心技术算法发展现状 | 第28-41页 |
| 1.3.1 视觉伺服系统以及定位算法综述 | 第28-35页 |
| 1.3.2 乒乓球飞行运动模型以及运动状态估计算法综述 | 第35-39页 |
| 1.3.3 乒乓球碰撞运动模型综述 | 第39-41页 |
| 1.4 本文研究内容和主要贡献 | 第41-43页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第43-45页 |
| 第2章 基于连续运动模型的旋转球运动状态最优估计和轨迹预测 | 第45-71页 |
| 2.1 引言 | 第45-46页 |
| 2.2 受力分析和运动建模 | 第46-48页 |
| 2.3 连续运动模型的数学推导 | 第48-55页 |
| 2.4 运动状态最优估计和轨迹预测 | 第55-59页 |
| 2.5 实验结果 | 第59-69页 |
| 2.5.1 实验数据采集与预处理 | 第59-63页 |
| 2.5.2 傅里叶级数曲线拟合 | 第63-65页 |
| 2.5.3 轨迹预测精度分析 | 第65-69页 |
| 2.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第3章 基于扩展连续运动模型的旋转球运动状态估计和轨迹预测 | 第71-93页 |
| 3.1 引言 | 第71-72页 |
| 3.2 扩展连续运动模型的数学推导 | 第72-74页 |
| 3.2.1 连续运动模型概述 | 第72-73页 |
| 3.2.2 轨迹的无监督聚类 | 第73-74页 |
| 3.3 基于最大期望值算法的运动状态估计 | 第74-80页 |
| 3.4 实验结果 | 第80-91页 |
| 3.4.1 数据采集 | 第80-83页 |
| 3.4.2 飞行轨迹无监督学习聚类 | 第83-87页 |
| 3.4.3 运动状态最大似然估计 | 第87-88页 |
| 3.4.4 落点和击球点预测精度 | 第88-91页 |
| 3.5 本章小结 | 第91-93页 |
| 第4章 基于多信息融合的旋转乒乓球碰撞建模和模型参数辨识 | 第93-123页 |
| 4.1 引言 | 第93-94页 |
| 4.2 基于弹簧模型的碰撞过程的受力和数学分析 | 第94-96页 |
| 4.3 基于超高速视觉测量的碰撞过程分析 | 第96-102页 |
| 4.4 碰撞建模 | 第102-106页 |
| 4.5 模型未知函数辨识 | 第106-109页 |
| 4.6 实验结果 | 第109-120页 |
| 4.6.1 实验平台和实验数据采集 | 第109-112页 |
| 4.6.2 碰撞模型未知函数辨识 | 第112-115页 |
| 4.6.3 碰撞模型预测精度分析 | 第115-118页 |
| 4.6.4 乒乓球机器人接打高速旋转乒乓球 | 第118-120页 |
| 4.7 本章小结 | 第120-123页 |
| 第5章 总结与展望 | 第123-127页 |
| 5.1 总结 | 第123-125页 |
| 5.2 展望 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-137页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第137-138页 |
