机械臂无标定视觉跟踪方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 空间机器人系统国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 机器人视觉跟踪技术研究现状及分析 | 第12-16页 |
| 1.3.1 无标定视觉跟踪方法 | 第12-14页 |
| 1.3.2 状态观测器设计方法 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 机器人视觉伺服系统建模 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 机器人系统运动学建模与分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 MOTOMAN-SDA5F运动学建模 | 第17-18页 |
| 2.2.2 MOTOMAN-SDA5F运动学分析 | 第18-19页 |
| 2.3 机器人系统动力学建模 | 第19-20页 |
| 2.4 视觉系统建模 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 目标轨迹已知的无标定视觉跟踪方法 | 第24-38页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 深度独立雅可比推导 | 第24-25页 |
| 3.3 自适应无标定跟踪方法 | 第25-33页 |
| 3.3.1 参数更新律设计 | 第25-29页 |
| 3.3.2 控制器设计 | 第29-30页 |
| 3.3.3 稳定性分析 | 第30-33页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 目标轨迹未知的视觉跟踪方法 | 第38-50页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 观测器设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波观测器 | 第38-39页 |
| 4.2.2 自适应衰减卡尔曼滤波观测器 | 第39-42页 |
| 4.3 存在遮挡的轨迹预测方法 | 第42-43页 |
| 4.4 仿真与分析 | 第43-49页 |
| 4.4.1 目标运动轨迹未知的视觉跟踪仿真 | 第43-47页 |
| 4.4.2 存在遮挡的视觉跟踪仿真 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 机器人视觉伺服控制实验研究 | 第50-61页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 机器人视觉伺服控制系统实验平台搭建 | 第50-54页 |
| 5.2.1 系统结构及工作流程 | 第50-51页 |
| 5.2.2 视觉伺服系统控制框架 | 第51-54页 |
| 5.3 无标定视觉跟踪实验 | 第54-60页 |
| 5.3.1 目标运动轨迹已知的无标定视觉跟踪实验 | 第54-56页 |
| 5.3.2 目标轨迹未知和遮挡的视觉跟踪实验 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
