| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·机器人视觉伺服系统 | 第9-13页 |
| ·基于位置的视觉伺服系统(PBVS) | 第10-11页 |
| ·基于图像的视觉伺服系统(IBVS) | 第11-12页 |
| ·2-1 /2D视觉伺服系统 | 第12-13页 |
| ·视觉伺服中的图像处理 | 第13-14页 |
| ·机器人视觉控制器 | 第14-16页 |
| ·智能方法在视觉伺服中的应用 | 第16-19页 |
| ·机器人控制 | 第16-18页 |
| ·其他应用 | 第18-19页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第19-21页 |
| 2 基于多模板选择及缩放的特征提取 | 第21-39页 |
| ·基于模板匹配和GA搜索的目标检测 | 第21-29页 |
| ·模板匹配 | 第21-23页 |
| ·基于模板匹配与GA图像搜索的目标检测 | 第23-29页 |
| ·基于模板缩放技术的目标检测 | 第29-34页 |
| ·匹配模板缩放比例与遗传子编码方式 | 第29-32页 |
| ·匹配模板动态构造方法 | 第32-33页 |
| ·基于模板缩放的目标检测算法与实验 | 第33-34页 |
| ·基于模板选择和缩放的目标检测 | 第34-38页 |
| ·摄像机视角变化对图像检测的影响 | 第34-35页 |
| ·多模板选择方法 | 第35-36页 |
| ·基于多模板选择及缩放的目标检测算法与实验 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 3 神经网络在基于位置的机器人视觉伺服(PBVS)中的应用研究 | 第39-73页 |
| ·RBT-6T/S04S机器人运动学分析 | 第39-49页 |
| ·运动学背景知识 | 第39-41页 |
| ·RBT-6T/S04S机器人 | 第41-42页 |
| ·RBT-6T/S04S机器人运动学正解 | 第42-43页 |
| ·RBT-6T/S04S机器人运动学逆解 | 第43-46页 |
| ·机器人雅可比矩阵 | 第46-49页 |
| ·基于位置的视觉伺服控制原理 | 第49-53页 |
| ·摄像机投影模型 | 第49-51页 |
| ·摄像机标定 | 第51页 |
| ·控制原理 | 第51-53页 |
| ·基于位置的机器人平面运动目标跟踪系统 | 第53-64页 |
| ·无标定算法 | 第53-55页 |
| ·视觉伺服控制仿真研究 | 第55-61页 |
| ·实验系统构建 | 第61-62页 |
| ·平面运动目标跟踪实验研究 | 第62-64页 |
| ·基于运动预测的机器人智能捕鱼系统 | 第64-72页 |
| ·机器人捕鱼系统及实验 | 第64-66页 |
| ·基于神经网络的运动预测 | 第66-70页 |
| ·机器人智能捕鱼系统与实验研究 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 4 神经网络在基于图像的机器人视觉伺服(IBVS)中的应用研究 | 第73-99页 |
| ·基于图像的视觉伺服控制原理 | 第73-74页 |
| ·图像雅可比矩阵 | 第74-78页 |
| ·IBVS视觉伺服控制器 | 第78-84页 |
| ·视觉伺服系统数学模型 | 第78-79页 |
| ·控制策略及仿真研究 | 第79-84页 |
| ·基于图像的机器人视觉伺服实验研究 | 第84-92页 |
| ·实验系统及控制结构 | 第84-86页 |
| ·基于神经网络的深度信息估计方法 | 第86-89页 |
| ·实验及结果分析 | 第89-92页 |
| ·基于神经网络的机器人视觉伺服控制 | 第92-97页 |
| ·神经网络在视觉伺服中的应用 | 第92-94页 |
| ·神经网络视觉控制器结构 | 第94-95页 |
| ·神经网络训练 | 第95-96页 |
| ·利用神经网络控制器进行IBVS实验 | 第96-97页 |
| ·小结 | 第97-99页 |
| 5 基于模糊控制与神经网络分阶段控制的IBVS研究 | 第99-115页 |
| ·前言 | 第99-101页 |
| ·模糊控制与机器人视觉伺服 | 第99-100页 |
| ·神经网络与机器人分阶段控制 | 第100-101页 |
| ·基于模糊控制和神经网络的分阶段控制策略 | 第101-104页 |
| ·分阶段控制策略 | 第101-103页 |
| ·机器人视觉伺服任务环境设定 | 第103-104页 |
| ·机器人视觉伺服远端模糊控制器 | 第104-110页 |
| ·模糊化 | 第105-106页 |
| ·规则库 | 第106-107页 |
| ·实验 | 第107-110页 |
| ·机器人视觉伺服神经网络近端控制器 | 第110-114页 |
| ·小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-127页 |
| 攻读博士论文期间的研究成果 | 第127页 |
