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羽毛球机器人的目标检测与BEZIER曲线路径规划

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题背景第10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 羽毛球机器人的研究现状第10-14页
        1.2.2 全向移动平台的研究现状第14-15页
        1.2.3 全向移动平台的研究现状第15页
    1.3 研究目标和研究内容第15-18页
        1.3.1 本文的主要研究内容第15-16页
        1.3.2 本文的组织结构第16-18页
第二章 羽毛球机器人的结构设计第18-32页
    2.1 羽毛球机器人机械结构第18-19页
    2.2 击球机构第19-27页
        2.2.1 结构和原理第19-20页
        2.2.2 击球结构的演化与分析第20-21页
        2.2.3 基于同性异形的单级气缸连杆机构的运动特性分析第21-22页
        2.2.4 模型分析与建立第22-24页
        2.2.5 运动仿真求解与结果分析第24-27页
    2.3 全向平移机构第27-31页
        2.3.1 三轮驱动全向轮平移方案第28-29页
        2.3.2 机器人的布局及驱动系统第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 Kinect的图像预处理和物体表面重建第32-46页
    3.1 羽毛球机器人主控视觉传感第32-33页
    3.2 kinect的标定技术及标定过程第33-39页
        3.2.1 相对位姿的求解第34页
        3.2.2 实验过程和内参数标定结果第34-37页
        3.2.3 摄像机与标定靶标之间的位置关系第37页
        3.2.4 误差分析第37-39页
        3.2.5 图像畸变校正第39页
    3.3 Kinect对于距离和3D模型的提取第39-40页
    3.4 深度图像预处理第40-42页
        3.4.1 图像的灰度化第40-42页
        3.4.2 图像的平滑处理第42页
    3.5 图像去噪结果第42-45页
        3.5.1 羽毛球三维模型的建立第42-43页
        3.5.2 改进的ICP算法第43-44页
        3.5.3 实验结果第44-45页
    3.6 本章总结第45-46页
第四章 基于KCF算法的羽毛球的检测与跟踪第46-58页
    4.1 视觉系统工作原理第46-47页
    4.2 Kinect摄像机的数学模型第47-49页
    4.3 核相关滤波器跟踪算法第49-52页
        4.3.1 引入核函数第50-51页
        4.3.2 快速训练第51页
        4.3.3 快速检测第51-52页
    4.4 羽毛球的检测仿真结果第52-57页
        4.4.1 普通球的检测结果第52-54页
        4.4.2 障碍物对于跟踪算法的影响第54-55页
        4.4.3 羽毛球在单一和复杂背景下的目标跟踪和运动轨迹第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 Bezier曲线路径规划第58-74页
    5.1 全方位移动羽毛球机器人运动控制模型的建立第58-61页
        5.1.1 系统运动学分析第58-60页
        5.1.2 系统动力学分析第60-61页
    5.2 全向移动平台运动特性分析第61-63页
        5.2.1 机器人平动第61-63页
        5.2.2 机器人转动第63页
    5.3 基于贝塞尔曲线的路径规划第63-66页
        5.3.1 贝塞尔曲线的定义第64页
        5.3.2 贝塞尔曲线的性质第64-65页
        5.3.3 基于贝塞尔曲线的路径规划方法第65-66页
    5.4 直流无刷电机双闭环调速系统仿真模型的建立第66-71页
        5.4.1 仿真结果分析第67-69页
        5.4.2 运动控制系统实验结果第69-71页
    5.5 本章小结第71-74页
第六章 结论与展望第74-76页
    6.1 总结第74页
    6.2 展望第74-76页
参考文献第76-80页
发表论文和参加科研情况说明第80-82页
致谢第82页

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