智能空间下基于云的物品识别和抓取研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关问题研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 云机器人抓取研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 云识别的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 抓取学习的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 Vuforia云识别与定位 | 第20-34页 |
| 2.1 Vuforia云识别服务简介 | 第20-21页 |
| 2.2 Vuforia物品数据库建立 | 第21-23页 |
| 2.2.1 云图像数据库建立 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像元数据整理 | 第23页 |
| 2.3 基于Vuforia云识别的物品识别 | 第23-29页 |
| 2.3.1 目标的定义和实现 | 第23-24页 |
| 2.3.2 目标特征和图像评级 | 第24-26页 |
| 2.3.3 Vuforia物品识别实验 | 第26-29页 |
| 2.4 基于Vuforia的物品位姿估计 | 第29-31页 |
| 2.4.1 Vuforia位姿估计实现 | 第29-30页 |
| 2.4.2 位姿估计实验结果 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-34页 |
| 第三章 本地虚拟云平台下物体识别算法 | 第34-50页 |
| 3.1 SIFT特征提取与匹配 | 第34-37页 |
| 3.1.1 SITF特征提取与计算 | 第35-36页 |
| 3.1.2 图像SIFT描述子生成 | 第36页 |
| 3.1.3 基于SIFT特征匹配 | 第36-37页 |
| 3.2 BoW模型图像特征表示算法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 BoW模型描述图像特征 | 第37页 |
| 3.2.2 BoW词典生成和表示 | 第37-40页 |
| 3.3 支持向量机图像分类算法 | 第40-44页 |
| 3.3.1 SVM分类算法 | 第40-43页 |
| 3.3.2 基于SVM的图像分类 | 第43-44页 |
| 3.4 本地云平台的图像分类实验 | 第44-49页 |
| 3.4.1 智能空间云数据库 | 第45页 |
| 3.4.2 分类实验离线训练和在线识别 | 第45-48页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 云-智能空间-机器人抓取架构设计 | 第50-64页 |
| 4.1 实验平台介绍 | 第50-52页 |
| 4.1.1 移动机械臂平台 | 第50-51页 |
| 4.1.2 StarGazer红外定位 | 第51-52页 |
| 4.2 移动机械臂运动学建模与分析 | 第52-54页 |
| 4.2.1 运动学正解 | 第52-53页 |
| 4.2.2 运动学逆解 | 第53-54页 |
| 4.3 云-智能空间-机器人抓取架构 | 第54-57页 |
| 4.3.1 智能空间-机器人架构设计 | 第54-56页 |
| 4.3.2 三层架构设计 | 第56-57页 |
| 4.4 视觉伺服抓取系统设计 | 第57-62页 |
| 4.4.1 PBVS控制律设计 | 第57-58页 |
| 4.4.2 PBVS仿真实验 | 第58-60页 |
| 4.4.3 三层架构下PBVS设计 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 基于回归模型的抓取规划算法设计 | 第64-80页 |
| 5.1 基于PBVS的抓取算法推导 | 第64-66页 |
| 5.2 基于线性回归模型的抓取实验设计 | 第66-73页 |
| 5.2.1 线性回归模型的算法概述 | 第66-68页 |
| 5.2.2 训练样本采集 | 第68-71页 |
| 5.2.3 基于线性回归模型位姿估计算法训练 | 第71-73页 |
| 5.3 参数选取及实验 | 第73-78页 |
| 5.3.1 交叉验证集和测试集选取 | 第73-74页 |
| 5.3.2 学习曲线分析 | 第74-75页 |
| 5.3.3 正则化参数λ选取 | 第75-76页 |
| 5.3.4 模型测试及分析 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 论文的主要研究内容 | 第80-81页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第88-89页 |
| 附件 | 第89页 |
