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6自由度工业机器人增强现实示教研究

摘要第9-11页
Abstract第11-12页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 工业机器人示教编程发展现状第14-17页
        1.2.2 工业机器人增强现实示教研究现状第17-19页
    1.3 存在问题和发展趋势第19-20页
        1.3.1 存在问题第19-20页
        1.3.2 发展趋势第20页
    1.4 主要研究内容第20-23页
第2章 系统总体方案设计第23-33页
    2.1 系统方案设计第23-24页
    2.2 虚拟工业机器人模型创建第24-29页
        2.2.1 虚拟工业机器人基本模型的绘制第25-26页
        2.2.2 虚拟机器人运动仿真平台第26-29页
    2.3 增强现实系统的搭建第29-31页
        2.3.1 增强现实开发平台第29-30页
        2.3.2 Kinect传感器第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 位姿跟踪系统及手持式示教器的设计第33-43页
    3.1 位姿跟踪系统第33-37页
        3.1.1 Optitrack位姿跟踪系统第33-34页
        3.1.2 位姿跟踪系统的标定第34-37页
    3.2 手持式示教器的设计及位姿映射第37-41页
        3.2.1 不同世界坐标系下的位姿变换第38-40页
        3.2.2 示教器的位姿映射第40-41页
    3.3 本章小结第41-43页
第4章 6 自由度工业机器人运动学分析第43-53页
    4.1 工业机器人的D-H描述第43-45页
    4.2 机器人正运动学第45-46页
    4.3 机器人逆运动学第46-52页
        4.3.1 机器人逆解运算第47-50页
        4.3.2 逆运动学仿真验证第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第5章 虚实碰撞检测系统研究第53-71页
    5.1 基于深度图像的虚实碰撞检测算法框架第53-55页
    5.2 真实物理场景深度图像采集第55-56页
    5.3 虚拟工业机器人深度图像合成第56-64页
        5.3.1 虚拟机器人深度图像转为点云第59-61页
        5.3.2 点云投影到Kinect深度相机空间第61-64页
    5.4 基于深度图像的虚实碰撞检测第64-69页
        5.4.1 深度图像四叉树层次模型第64-66页
        5.4.2 基于四叉树层次模型的碰撞检测第66-69页
    5.5 本章小结第69-71页
第6章 示教系统的搭建及实验第71-77页
    6.1 实验平台软硬件准备第71-72页
    6.2 虚拟机器人末端跟踪实验第72-73页
    6.3 碰撞检测实验第73-75页
    6.4 综合实验第75-76页
    6.5 本章小结第76-77页
第7章 总结与展望第77-79页
    7.1 总结第77页
    7.2 展望第77-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间的科研成果第83-85页
致谢第85页

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