基于Kinect的机器人织物抓取系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关领域的研究 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内外技术发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.2.2 视觉引导技术的研究 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作任务和内容 | 第11-14页 |
| 2 基于Kinect的目标检测 | 第14-28页 |
| 2.1 Kinect | 第14-15页 |
| 2.2 Kinect的工作原理 | 第15-16页 |
| 2.3 Kinect标定 | 第16-21页 |
| 2.3.1 摄像机标定原理 | 第16-21页 |
| 2.4 目标提取 | 第21-26页 |
| 2.4.1 算法原理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 算法分析 | 第22-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 CamShift算法跟踪选取抓取点 | 第28-36页 |
| 3.1 MeanShift算法基础 | 第28-29页 |
| 3.2 颜色空间 | 第29-32页 |
| 3.2.1 常用的颜色空间 | 第30-31页 |
| 3.2.2 从RGB颜色模型到HSV模型的转换 | 第31-32页 |
| 3.3 CamShift算法 | 第32-33页 |
| 3.4 使用CamShift算法进行跟踪 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 机器人运动学分析与轨迹规划 | 第36-48页 |
| 4.1 机器人的运动学建模 | 第36-38页 |
| 4.1.1 机器人D-H建模方法 | 第36-37页 |
| 4.1.2 连杆坐标系的建立 | 第37-38页 |
| 4.2 机器人的运动学分析 | 第38-41页 |
| 4.2.1 机器人正运动学分析 | 第38-39页 |
| 4.2.2 机器人逆运动学分析 | 第39-41页 |
| 4.3 轨迹规划研究 | 第41-46页 |
| 4.3.1 轨迹规划的基本原理 | 第41-43页 |
| 4.3.2 关节空间的轨迹规划 | 第43页 |
| 4.3.3 抛物线过渡的轨迹规划 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 实验验证 | 第48-56页 |
| 5.1 实验环境 | 第48-52页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第48页 |
| 5.1.2 机器人本体结构与参数 | 第48-50页 |
| 5.1.3 GRB3044机器人运动控制器介绍 | 第50-51页 |
| 5.1.4 软件环境 | 第51-52页 |
| 5.2 实验流程 | 第52-53页 |
| 5.3 实验过程 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
