| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-27页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·机器人视觉伺服控制系统概述 | 第11-20页 |
| ·摄像机-机器人构型 | 第12-13页 |
| ·视觉伺服控制系统的基本结构 | 第13-17页 |
| ·图像特征的选取 | 第17-18页 |
| ·视觉控制器的设计方法 | 第18-20页 |
| ·无标定视觉伺服控制问题的提出 | 第20-24页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第24-27页 |
| 2 基于自适应KALMAN滤波器的机器人控制 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·问题的描述 | 第27-28页 |
| ·Kalman滤波器基本原理 | 第28-29页 |
| ·基于自适应Kalman滤波器的机器人控制原理 | 第29-32页 |
| ·仿真研究及结果分析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 3 基于图像的机器人视觉伺服免疫控制 | 第36-56页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·免疫控制器基本原理 | 第36-43页 |
| ·免疫反馈规则 | 第36-37页 |
| ·免疫控制器 | 第37-39页 |
| ·基于遗传算法的免疫控制器参数整定原理 | 第39页 |
| ·仿真算例 | 第39-43页 |
| ·眼在手构型下图像雅可比矩阵的建立 | 第43-48页 |
| ·基于免疫反馈原理的视觉控制器设计 | 第48-50页 |
| ·视觉伺服控制仿真实验及结果分析 | 第50-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 4 机器人无标定视觉伺服控制实验系统设计与实现 | 第56-67页 |
| ·系统整体结构 | 第56页 |
| ·机器人控制子系统 | 第56-58页 |
| ·视觉信息处理子系统 | 第58-65页 |
| ·视觉信息处理子系统的组成 | 第58-60页 |
| ·基于Kalman滤波器的运动目标位置预测 | 第60-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 5 机器人无标定自抗扰视觉伺服控制 | 第67-87页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·自抗扰控制器基本原理 | 第67-70页 |
| ·基于自适应免疫整定的机器人无标定自抗扰视觉伺服控制 | 第70-79页 |
| ·问题描述 | 第70-71页 |
| ·基于自抗扰控制器的机器人无标定视觉伺服控制原理 | 第71-73页 |
| ·基于自适应免疫算法的自抗扰控制器参数整定 | 第73-75页 |
| ·实验研究及结果分析 | 第75-79页 |
| ·基于双环结构的机器人无标定自抗扰视觉伺服控制 | 第79-85页 |
| ·问题的描述 | 第79-80页 |
| ·双环结构控制原理 | 第80-82页 |
| ·实验研究及结果分析 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 6 基于最小二乘支持向量回归的机器人无标定视觉伺服免疫控制 | 第87-116页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·最小二乘支持向量回归基本原理及其参数选取 | 第88-100页 |
| ·最小二乘支持向量回归基本原理 | 第88-92页 |
| ·基于自适应免疫算法的最小二乘支持向量回归参数选取原理 | 第92-94页 |
| ·仿真算例 | 第94-100页 |
| ·基于LS-SVR的机器人无标定视觉伺服免疫控制 | 第100-114页 |
| ·问题描述 | 第100页 |
| ·基于LS-SVR的视觉映射模型建立 | 第100-103页 |
| ·视觉控制器设计 | 第103-104页 |
| ·实验研究及结果分析 | 第104-114页 |
| ·小结 | 第114-116页 |
| 7 总结与进一步的工作 | 第116-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 攻读博士学位期间发表和收录的论文 | 第130页 |
