实时视觉引导的机器人跟踪系统设计
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于视觉的机器人研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 视觉在工业机器人中应用现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 视觉伺服研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 集成视觉运动控制器研究现状 | 第19页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及论文结构 | 第19-22页 |
| 第二章 实时视觉/运动控制一体化平台设计 | 第22-30页 |
| 2.1 KRTS软件架构 | 第22-24页 |
| 2.2 平台硬件结构 | 第24-27页 |
| 2.2.1 工业相机 | 第24-26页 |
| 2.2.2 镜头 | 第26页 |
| 2.2.3 实时视觉/运动一体化控制器 | 第26-27页 |
| 2.3 平台软件结构 | 第27-29页 |
| 2.3.1 软件总体结构 | 第27-28页 |
| 2.3.2 配置模块 | 第28页 |
| 2.3.3 运动控制模块 | 第28-29页 |
| 2.3.4 视觉模块 | 第29页 |
| 2.4 本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 图像处理与视觉跟踪技术研究 | 第30-48页 |
| 3.1 目标识别流程及图像预处理 | 第30-36页 |
| 3.1.1 图像增强 | 第31-33页 |
| 3.1.2 图像分割 | 第33-36页 |
| 3.2 目标跟踪算法分析 | 第36-42页 |
| 3.2.1 光流法 | 第37-39页 |
| 3.2.2 混合高斯模型 | 第39-42页 |
| 3.3 视觉系统的定位研究 | 第42-46页 |
| 3.3.1 相机标定中坐标系转换 | 第42-43页 |
| 3.3.2 相机标定 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小节 | 第46-48页 |
| 第四章 机器人视觉伺服控制技术研究 | 第48-64页 |
| 4.1 机器人运动学分析 | 第48-53页 |
| 4.1.1 机器人正运动学建模 | 第48-52页 |
| 4.1.2 机器人逆运动学建模 | 第52-53页 |
| 4.2 机器人轨迹跟踪算法设计 | 第53-60页 |
| 4.2.1 五次多项式轨迹规划 | 第54-56页 |
| 4.2.2 S曲线调高规划 | 第56-60页 |
| 4.2.3 关节空间下轨迹规划 | 第60页 |
| 4.3 基于位置的机器人视觉伺服控制方法 | 第60-63页 |
| 4.3.1 控制原理 | 第60-61页 |
| 4.3.2 视觉控制系统仿真分析 | 第61-62页 |
| 4.3.3 卡尔曼滤波器设计 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 机器人跟踪系统实现及性能测试 | 第64-74页 |
| 5.1 系统实验平台搭建 | 第64-67页 |
| 5.1.1 系统硬件实现 | 第64-65页 |
| 5.1.2 系统软件实现 | 第65-67页 |
| 5.2 实时视觉运动控制一体化平台实时性能测试 | 第67-68页 |
| 5.3 机器人跟踪性能测试 | 第68-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 总结 | 第74-75页 |
| 创新点 | 第75页 |
| 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |
