| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-15页 |
| ·目标识别与追踪研究现状 | 第11-13页 |
| ·卡尔曼滤波器（Kalman Filter）研究现状 | 第13-15页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第2章 机械臂运动学模型及工作空间分析 | 第16-24页 |
| ·机械臂正运动学 | 第16-18页 |
| ·机械臂逆运动学 | 第18-21页 |
| ·机械臂工作空间分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 运动目标检测与追踪 | 第24-36页 |
| ·检测运动目标的一般方法 | 第24页 |
| ·背景相减法 | 第24页 |
| ·帧间差法 | 第24页 |
| ·光流法 | 第24页 |
| ·仿射不变矩 | 第24-26页 |
| ·本文检测运动目标的方法：KF 算法 | 第26-34页 |
| ·空间目标识别 | 第26-27页 |
| ·双目视觉计算方法 | 第27-29页 |
| ·KF 算法 | 第29-34页 |
| ·两种评测算法预测精度的指标 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 实验验证 | 第36-74页 |
| ·实验系统设计 | 第36-38页 |
| ·三种目标运动模型的 KF 算法实验 | 第38-64页 |
| ·目标匀速直线运动 | 第38-49页 |
| ·目标直线匀加速运动 | 第49-57页 |
| ·目标复杂曲线运动 | 第57-64页 |
| ·KF 预测模型改进 | 第64-66页 |
| ·目标匀速直线运动 | 第64-65页 |
| ·目标匀加速直线运动 | 第65页 |
| ·目标复杂曲线运动 | 第65-66页 |
| ·KF 算法对噪声的适应性 | 第66-72页 |
| ·高斯噪声 | 第66-69页 |
| ·随机噪声 | 第69-72页 |
| ·KF 预测算法在曲线插值中的应用 | 第72-73页 |
| ·参考点映射算法在求观测误差中的用途 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74页 |
| 第5章 结论 | 第74-76页 |
| ·主要研究成果及主要创新点 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |