| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 机器人关节摩擦建模、辨识和补偿研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 视觉伺服研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3.1 视觉伺服系统的组成和基本控制方式 | 第18-20页 |
| 1.3.2 视觉伺服系统动态性能提升的研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3.3 有标定视觉伺服和无标定视觉伺服研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第22-25页 |
| 第二章 机器人关节摩擦建模、辨识与补偿 | 第25-33页 |
| 2.1 Lugre摩擦模型 | 第25-26页 |
| 2.2 机器人关节摩擦辨识方法研究 | 第26-29页 |
| 2.2.1 σ_0参数的测量 | 第27页 |
| 2.2.2 粘滞摩擦力与库仑摩擦力的测量 | 第27页 |
| 2.2.3 静摩擦力的测量 | 第27-28页 |
| 2.2.4 v_s的测量 | 第28页 |
| 2.2.5 σ_1的测量 | 第28-29页 |
| 2.3 基于摩擦力前馈补偿的自适应控制算法研究 | 第29-32页 |
| 2.3.1 自适应控制率的设计与稳定性证明 | 第29-31页 |
| 2.3.2 结果分析 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 视觉系统的标定与图像处理算法 | 第33-49页 |
| 3.1 摄像机标定 | 第33-37页 |
| 3.1.1 摄像机模型与内外参数求解 | 第33-35页 |
| 3.1.2 基于Halcon的摄像机标定 | 第35-37页 |
| 3.2 Scara机器人手眼标定 | 第37-46页 |
| 3.2.1 Scara机器人工具坐标系标定算法 | 第37-39页 |
| 3.2.2 Scara机器人手眼标定算法 | 第39-41页 |
| 3.2.3 Scara机器人工具坐标系标定实验 | 第41-43页 |
| 3.2.4 Scara机器人手眼标定实验 | 第43-44页 |
| 3.2.5 标定精度检验 | 第44-46页 |
| 3.3 基于Halcon的模板匹配算法 | 第46-47页 |
| 3.3.1 基于边缘和图像金字塔的模板匹配算法 | 第46-47页 |
| 3.3.2 图像匹配算法实验 | 第47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于视觉伺服的目标定位和跟踪算法研究 | 第49-69页 |
| 4.1 视觉伺服原理 | 第49-59页 |
| 4.1.1 视觉伺服系统的基本设计 | 第49-50页 |
| 4.1.2 基于位置的视觉伺服 | 第50-51页 |
| 4.1.3 基于图像的视觉伺服 | 第51-55页 |
| 4.1.4 复合视觉伺服原理 | 第55-57页 |
| 4.1.5 Scara机器人复合视觉伺服原理 | 第57-58页 |
| 4.1.6 基于视觉伺服的目标跟踪原理 | 第58-59页 |
| 4.2 经典的卡尔曼滤波器算法 | 第59-63页 |
| 4.3 开关卡尔曼滤波器算法 | 第63-68页 |
| 4.3.1 运动状态检测器的设计 | 第63-65页 |
| 4.3.2 运动状态检测器仿真实验 | 第65-66页 |
| 4.3.3 开关卡尔曼滤波器仿真实验与分析 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 实验研究与分析 | 第69-91页 |
| 5.1 Scara机器人实验平台 | 第69-71页 |
| 5.2 基于Kithara实时套件的机器人视觉伺服控制系统 | 第71-75页 |
| 5.2.1 kithara实时套件介绍 | 第71-72页 |
| 5.2.2 人机交互界面模块介绍 | 第72-73页 |
| 5.2.3 运动控制模块介绍 | 第73-74页 |
| 5.2.4 图像获取与处理模块介绍 | 第74-75页 |
| 5.3 Scara机器人关节摩擦辨识实验与仿真 | 第75-77页 |
| 5.4 Scara机器人自适应控制实验 | 第77-80页 |
| 5.5 基于复合视觉伺服的目标定位实验 | 第80-83页 |
| 5.6 基于经典的卡尔曼滤波器算法的目标跟踪 | 第83-88页 |
| 5.6.1 恒速运动目标跟踪实验 | 第85-87页 |
| 5.6.2 恒加速度运动目标跟踪实验 | 第87-88页 |
| 5.7 基于开关卡尔曼滤波器算法的目标跟踪实验 | 第88-89页 |
| 5.8 本章小结 | 第89-91页 |
| 总结与展望 | 第91-94页 |
| 全文总结 | 第91-92页 |
| 创新点 | 第92-93页 |
| 未来展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-102页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 附件 | 第104页 |