基于Kinect的双臂机器人动作模拟与轨迹跟踪
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 双臂机器人的研究现状与发展 | 第10-17页 |
| 1.4 Kinect体感交互技术的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.5 本文的主要工作及章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 人体上肢运动信息采集 | 第23-29页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 运动信息采集方法简介 | 第23-25页 |
| 2.2.1 接触式传感器 | 第23-24页 |
| 2.2.2 视觉传感器 | 第24页 |
| 2.2.3 深度传感器 | 第24-25页 |
| 2.3 基于Kinect的人体双臂信息的采集 | 第25-27页 |
| 2.3.1 Kinect传感器简介 | 第25-26页 |
| 2.3.2 Kinect骨骼追踪技术 | 第26-27页 |
| 2.4 Kinect测量精度实验 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于Kinect的双臂机器人动作模拟 | 第29-51页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 实验平台介绍 | 第29-33页 |
| 3.2.1 总体系统介绍 | 第29-30页 |
| 3.2.2 双臂机器人手臂设计 | 第30-33页 |
| 3.3 控制系统设计 | 第33-41页 |
| 3.3.1 控制系统总体设计 | 第33-35页 |
| 3.3.2 机器人控制硬件选型 | 第35-39页 |
| 3.3.3 电机驱动控制 | 第39-41页 |
| 3.4 上位机程序设计 | 第41-45页 |
| 3.4.1 空间向量法求关节角 | 第41-42页 |
| 3.4.2 基于 C | 第42-43页 |
| 3.4.3 卡尔曼滤波算法平滑关节角 | 第43-45页 |
| 3.5 实验验证 | 第45-50页 |
| 3.5.1 单一动作模拟测试 | 第45-46页 |
| 3.5.2 连续动作模拟测试 | 第46-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于Kinect的双臂机器人轨迹跟踪 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 双臂机器人运动学分析 | 第51-60页 |
| 4.2.1 运动学建模 | 第51-53页 |
| 4.2.2 正运动学分析 | 第53-56页 |
| 4.2.3 逆运动学分析 | 第56-58页 |
| 4.2.4 机器人运动学仿真 | 第58-60页 |
| 4.3 轨迹规划 | 第60-63页 |
| 4.4 仿真与实验 | 第63-67页 |
| 4.4.1 NDI光学导航设备简介 | 第63-64页 |
| 4.4.2 轨迹跟踪仿真与实验 | 第64-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
