基于双目视觉的目标识别定位及机器人抓取研究



基于双目视觉的目标识别定位及机器人抓取研究

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基于双目视觉的目标识别定位及机器人抓取研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-14页
第一章绪论	第14-23页
1.1 课题背景及研究意义	第14-16页
1.2 国内外研究现状分析	第16-22页
1.2.1 视觉发展概述及目标识别研究现状	第16-18页
1.2.2 基于立体视觉的重建与定位研究现状	第18-20页
1.2.3 基于视觉的机器人抓取系统研究现状	第20-22页
1.3 课题主要研究内容	第22-23页
第二章双目视觉系统的建立及标定	第23-39页
2.1 引言	第23页
2.2 相机成像模型及坐标系的建立	第23-28页
2.2.1 相机的成像模型	第23-24页
2.2.2 相机的畸变模型	第24-26页
2.2.3 坐标系的建立与转换	第26-28页
2.3 双目视觉系统成像模型及测距原理	第28-32页
2.3.1 双目视觉系统与对极几何	第28-30页
2.3.2 一般的双目视觉系统模型	第30-31页
2.3.3 标准的双目视觉系统模型	第31-32页
2.4 双目视觉系统的标定及精度验证	第32-38页
2.4.1 相机标定原理及方法	第32-35页
2.4.2 双目视觉系统标定	第35-38页
2.4.3 双目视觉系统标定精度研究	第38页
2.5 本章小结	第38-39页
第三章基于描述子的模板匹配与目标识别	第39-61页
3.1 引言	第39页
3.2 图像预处理算法	第39-43页
3.2.1 图像滤波预处理	第39-42页
3.2.2 图像灰度预处理	第42-43页
3.3 基于模板匹配的目标识别方法概述	第43-46页
3.3.1 模板匹配方法的原理与分类	第43-46页
3.3.2 基于描述子的模板匹配方法	第46页
3.4 基于SIFT描述子的特征匹配	第46-50页
3.4.1 SIFT特征描述子匹配原理	第46-49页
3.4.2 基于RANSAC算法的误匹配点剔除	第49-50页
3.5 Harris角点与随机树描述子相结合的特征匹配	第50-54页
3.5.1 Harris角点检测算法	第50-51页
3.5.2 基于随机树算法的特征点分类匹配	第51-54页
3.6 描述子模板匹配方法的性能验证实验	第54-59页
3.6.1 基于RANSAC算法优化的SIFT特征匹配实验	第54-55页
3.6.2 基于随机树分类描述的特征匹配实验	第55-57页
3.6.3 描述子模板匹配方法性能研究	第57-59页
3.7 本章小结	第59-61页
第四章物体的三维重建及视觉定位研究	第61-76页
4.1 引言	第61页
4.2 立体匹配与深度恢复	第61-67页
4.2.1 立体校正	第61-62页
4.2.2 基本假设与约束条件	第62-63页
4.2.3 匹配基元与相似性度量函数的选择	第63-65页
4.2.4 立体匹配实验	第65-67页
4.3 三维重建与位姿求取	第67-71页
4.3.1 三维重建的原理与方法	第67-69页
4.3.2 三维重建精度验证	第69-70页
4.3.3 目标的空间位姿求取	第70-71页
4.4 单个及多个目标物体定位实验及定位策略	第71-75页
4.4.1 单个目标物体定位	第71页
4.4.2 多个平铺及堆叠的目标物体定位	第71-75页
4.5 本章小结	第75-76页
第五章基于双目视觉的机器人目标抓取运动系统及实验	第76-91页
5.1 引言	第76页
5.2 基于视觉的机器人抓取系统构建	第76-80页
5.2.1 系统简介	第76-77页
5.2.2 双目视觉系统选型	第77-79页
5.2.3 末端抓取装置选型	第79-80页
5.3 机器人系统运动学建模	第80-83页
5.3.1 机器人运动学建模	第80-81页
5.3.2 机器人运动学分析	第81-83页
5.4 机器人手眼标定	第83-86页
5.4.1 手眼标定的原理及模型	第83-84页
5.4.2 机器人手眼标定实验	第84-86页
5.5 基于双目视觉的目标识别定位与机器人抓取实验	第86-90页
5.5.1 基于双目视觉的目标定位精度验证	第86-88页
5.5.2 基于双目视觉的机器人目标定位抓取	第88-90页
5.6 本章小结	第90-91页
第六章总结与展望	第91-93页
6.1 本文工作总结	第91-92页
6.2 后续工作展望	第92-93页
参考文献	第93-99页
致谢	第99-100页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第100-101页
附录一机器人运动学正、逆解具体表达式	第101-102页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。

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