移动机器人主动视觉伺服技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 第一节 研究意义 | 第12-13页 |
| 第二节 视觉伺服技术的研究现状与主要问题 | 第13-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·视觉伺服系统分类 | 第13-14页 |
| ·典型的视觉伺服控制策略 | 第14-15页 |
| ·现存主要问题 | 第15-19页 |
| ·深度信息缺失问题 | 第16页 |
| ·移动机器人非完整性约束条件问题 | 第16-17页 |
| ·摄像机内外参数与图像噪声问题 | 第17-18页 |
| ·目标特征出离视野范围问题 | 第18-19页 |
| 第三节 论文主要内容与结构 | 第19-22页 |
| 第二章 移动机器人主动视觉伺服系统实验平台搭建 | 第22-32页 |
| 第一节 移动机器人主动视觉伺服系统硬件平台 | 第22-25页 |
| ·硬件系统整体结构 | 第22页 |
| ·Pioneer3-DX移动机器人 | 第22-23页 |
| ·DH-SV400FC摄像机 | 第23-24页 |
| ·PTU D46-17云台系统 | 第24-25页 |
| 第二节 移动机器人主动视觉伺服系统软件平台 | 第25-32页 |
| ·软件平台架构 | 第25-28页 |
| ·特征点提取与跟踪算法实现 | 第28-32页 |
| 第三章 主动视觉伺服系统云台摄像机内参数辨识 | 第32-46页 |
| 第一节 问题的提出 | 第32-34页 |
| 第二节 系统建模 | 第34-36页 |
| ·运动学方程 | 第34-35页 |
| ·摄像机模型 | 第35-36页 |
| ·图像雅克比矩阵 | 第36页 |
| 第三节 摄像机内参数观测器 | 第36-42页 |
| ·非线性观测器设计 | 第36-40页 |
| ·非线性观测器稳定性证明 | 第40-42页 |
| 第四节 仿真结果 | 第42-44页 |
| 第五节 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 移动机器人自适应主动视觉伺服方法 | 第46-68页 |
| 第一节 问题的提出 | 第46-47页 |
| 第二节 移动机器人主动视觉伺服系统框架 | 第47-48页 |
| 第三节 自适应视觉跟踪控制器设计 | 第48-53页 |
| ·模型分析 | 第49-51页 |
| ·自适应跟踪控制器设计 | 第51-52页 |
| ·稳定性分析 | 第52-53页 |
| 第四节 移动机器人镇定控制器 | 第53-57页 |
| ·单应矩阵介绍 | 第53-56页 |
| ·基于移动机器人单应矩阵元素的镇定控制器 | 第56-57页 |
| 第五节 仿真及实验结果 | 第57-62页 |
| ·仿真结果 | 第57-61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| 第六节 本章小结 | 第62-68页 |
| 第五章 移动机器人无期望图像主动视觉伺服技术 | 第68-86页 |
| 第一节 问题的提出 | 第68-69页 |
| 第二节 数学描述与系统框架 | 第69-72页 |
| ·问题的数学描述 | 第69-71页 |
| ·系统框架 | 第71-72页 |
| 第三节 系统状态信号量提取 | 第72-76页 |
| ·φ(t)信号测量 | 第72-73页 |
| ·θ(t)信号提取 | 第73-74页 |
| ·基于非线性观测器的深度信号提取 | 第74-76页 |
| ·高度观测器设计 | 第74-75页 |
| ·高度观测器稳定性证明 | 第75-76页 |
| 第四节 移动机器人镇定控制 | 第76-79页 |
| 第五节 实验结果与分析 | 第79-81页 |
| 第六节 本章小结 | 第81-86页 |
| 第六章 结论与展望 | 第86-90页 |
| 第一节 结论 | 第86-87页 |
| 第二节 展望 | 第87-90页 |
| 参考文献 | 第90-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 个人简历、学术论文与研究成果 | 第100-101页 |
