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特征选择图像视觉伺服关键技术研究

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

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