| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 目标识别与6D位姿估计的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 机械臂运动规划研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 手眼标定研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 ROS机器人仿真系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 存在的问题与本课题的研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 基于视觉定位的机器人智能抓取系统总体设计 | 第17-23页 |
| 2.1 系统硬件总体设计 | 第17页 |
| 2.2 系统硬件选型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 主机模块和图像获取模块 | 第18-19页 |
| 2.2.2 机械臂模块 | 第19-20页 |
| 2.3 系统控制流程设计 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 RGB-D相机的标定与多模态信息的视觉识别定位系统研究 | 第23-36页 |
| 3.1 RGB-D测量原理 | 第23-26页 |
| 3.2 基于OpenCV的标定相机方法 | 第26-30页 |
| 3.3 基于多模态信息的视觉识别定位算法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 2D图像识别跟踪 | 第30-31页 |
| 3.3.2 3D图像识别跟踪 | 第31-34页 |
| 3.3.3 采用多模态信息的实时视觉识别与定位算法实验 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于MoveIt的机器人运动规划以及手眼标定研究 | 第36-53页 |
| 4.1 基于MoveIt的机器人运动规划 | 第36-44页 |
| 4.1.1 MoveIt的机器人运动规划软件系统架构 | 第36-37页 |
| 4.1.2 MoveIt的机器人运动规划参数配置 | 第37-40页 |
| 4.1.3 MoveIt中运动规划的实现机制 | 第40-41页 |
| 4.1.4 基于随机采样的概率规划算法 | 第41-42页 |
| 4.1.5 RRT算法基本原理 | 第42-43页 |
| 4.1.6 改进的RRT算法 | 第43页 |
| 4.1.7 改进的RRT和 RRT的对比分析 | 第43-44页 |
| 4.2 基于MoveIt的机器人的手眼标定 | 第44-49页 |
| 4.2.1 基于MoveIt机器人的手眼标定的系统架构 | 第45-47页 |
| 4.2.2 手眼标定的方法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于MoveIt机器人的手眼标定方法对比实验 | 第49-52页 |
| 4.3.1 采用棋盘格的手眼标定 | 第49-50页 |
| 4.3.2 采用AR标签进行手眼标定 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 视觉定位下的目标抓取测试 | 第53-60页 |
| 5.1 机械臂软件系统 | 第53-56页 |
| 5.1.1 软件系统的规划执行层 | 第54页 |
| 5.1.2 软件系统的感应层 | 第54-55页 |
| 5.1.3 测试手眼标定的数据 | 第55-56页 |
| 5.2 测试机械臂抓取目标物体 | 第56-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
