摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第15-34页 |
1.1 课题研究背景 | 第15-16页 |
1.2 视觉伺服概述 | 第16-19页 |
1.3 图像视觉伺服研究综述 | 第19-31页 |
1.3.1 图像视觉伺服特征选择与设计研究综述 | 第20-24页 |
1.3.2 图像视觉伺服约束处理方法研究综述 | 第24-28页 |
1.3.3 图像视觉伺服无标定控制方法研究综述 | 第28-30页 |
1.3.4 研究课题的提出 | 第30-31页 |
1.4 课题来源及本文主要研究内容和组织结构 | 第31-34页 |
第二章 结合学习特征的图像矩视觉伺服方法研究 | 第34-58页 |
2.1 引言 | 第34页 |
2.2 图像矩及图像矩运动学 | 第34-39页 |
2.3 六自由度视觉伺服图像矩特征选择 | 第39-43页 |
2.4 基于非线性支持向量机回归的虚拟矩特征计算 | 第43-46页 |
2.4.1 非线性支持向量机回归算法 | 第43-44页 |
2.4.2“TRS不变矩-转角”非线性映射模型定义 | 第44-45页 |
2.4.3 样本采集及学习特征计算 | 第45-46页 |
2.5 图像矩视觉伺服控制器设计 | 第46-47页 |
2.6 仿真研究 | 第47-57页 |
2.6.1 N-SVR转角估计器有效性验证 | 第48-51页 |
2.6.2 结合学习特征的图像矩视觉伺服控制器有效性验证 | 第51-57页 |
2.7 本章小结 | 第57-58页 |
第三章 基于统一投影模型的解耦视觉伺服方法研究 | 第58-87页 |
3.1 引言 | 第58页 |
3.2 统一投影模型 | 第58-61页 |
3.3 旋转运动不变视觉特征及其运动学研究 | 第61-65页 |
3.3.1 向量内积特征及其运动学 | 第61-63页 |
3.3.2 向量外积特征及其运动学 | 第63-64页 |
3.3.3 向量混合积特征及其运动学 | 第64-65页 |
3.4 标准正交基姿态特征及其运动学研究 | 第65-72页 |
3.5 六自由度视觉伺服球体投影特征选择 | 第72-74页 |
3.6 解耦视觉伺服控制器设计 | 第74-75页 |
3.7 仿真研究 | 第75-86页 |
3.8 本章小结 | 第86-87页 |
第四章 考虑多变量约束的球体投影视觉预测控制方法 | 第87-110页 |
4.1 引言 | 第87页 |
4.2 非线性模型预测控制算法 | 第87-89页 |
4.3 视觉预测内环控制结构 | 第89-90页 |
4.4 多变量约束视觉预测控制数学描述 | 第90-92页 |
4.5 预测模型设计 | 第92-94页 |
4.6 球体投影视觉预测控制算法流程 | 第94-96页 |
4.7 仿真研究 | 第96-109页 |
4.7.1 预测时域的影响 | 第97-100页 |
4.7.2 多约束处理 | 第100-103页 |
4.7.3 基于修正MPC优化求解的SVPC试验 | 第103-105页 |
4.7.4 鲁棒性试验 | 第105-109页 |
4.8 本章小结 | 第109-110页 |
第五章 无标定机械手视觉预测控制方法研究 | 第110-127页 |
5.1 引言 | 第110页 |
5.2 机械手直接视觉伺服运动学模型 | 第110-111页 |
5.3 结合离散化参考轨迹的机械手视觉预测控制系统描述 | 第111-113页 |
5.4 复合雅可比矩阵在线动态估计 | 第113-115页 |
5.5 无标定参考轨迹离散化设计 | 第115-119页 |
5.5.1 问题描述 | 第115页 |
5.5.2 结合仿射变换及相似矩阵特征分解的特征路径插补 | 第115-118页 |
5.5.3 离散化参考轨迹定义 | 第118-119页 |
5.6 仿真研究 | 第119-126页 |
5.6.1 UVPC和UQNVS算法性能比较及结合参考轨迹的伺服性能试验 | 第120-123页 |
5.6.2 结合KNN算法的雅可比全局估计方法的有效性验证及对于UVPC算法的性能改进 | 第123-124页 |
5.6.3 UVPC算法多约束处理能力验证 | 第124-126页 |
5.7 本章小结 | 第126-127页 |
结论和展望 | 第127-130页 |
参考文献 | 第130-144页 |
附录1 基于虚拟点的姿态特征雅可比矩阵推导 | 第144-147页 |
附录2 第三章公式(3-52)的推导 | 第147-148页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第148-151页 |
致谢 | 第151-152页 |
附件 | 第152页 |