基于非受限技术的机器人示教再现方法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 机器人运动学分析 | 第15-22页 |
| 2.1 机器人位姿描述 | 第15-16页 |
| 2.2 空间坐标变换 | 第16-17页 |
| 2.3 机器人DH模型 | 第17-19页 |
| 2.4 机器人运动学问题 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于非受限技术的示教再现方法 | 第22-37页 |
| 3.1 基于手势的快速示教再现方法 | 第22-29页 |
| 3.1.1 手势位置跟踪 | 第22-25页 |
| 3.1.2 手势姿态获取 | 第25-28页 |
| 3.1.3 手势示教再现 | 第28-29页 |
| 3.2 基于语音的精细示教再现方法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 语音识别技术 | 第29-32页 |
| 3.2.2 语音示教再现 | 第32-33页 |
| 3.3 坐标系标定技术 | 第33-36页 |
| 3.3.1 最小二乘法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 坐标系标定模型 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 混合卡尔曼滤波与过阻尼方法 | 第37-47页 |
| 4.1 基于混合卡尔曼滤波的位姿估计模型 | 第37-44页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波算法 | 第37-38页 |
| 4.1.2 间隔卡尔曼滤波估算姿态 | 第38-40页 |
| 4.1.3 无损卡尔曼滤波估计位置 | 第40-44页 |
| 4.2 过阻尼方法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 数据抖动 | 第44-45页 |
| 4.2.2 过阻尼模型 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 融合手势与语音的示教再现实验 | 第47-60页 |
| 5.1 实验内容 | 第47-48页 |
| 5.1.1 实验任务 | 第47-48页 |
| 5.1.2 实验场景 | 第48页 |
| 5.2 机器人示教再现实验 | 第48-53页 |
| 5.2.1 实验总体设计 | 第48-50页 |
| 5.2.2 实验具体实现 | 第50-53页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附表 | 第65页 |
