基于RGB-D数据的场景认知与人机协作



基于RGB-D数据的场景认知与人机协作

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基于RGB-D数据的场景认知与人机协作

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4页
1 绪论	第7-12页
1.1 研究背景与意义	第7-8页
1.2 研究现状与发展趋势	第8-9页
1.3 本文的主要工作	第9-12页
2 场景认知与人机协作实验系统搭建	第12-20页
2.1 感知系统	第12-13页
2.2 UR机械臂	第13-16页
2.2.1 UR机械臂本体	第13-14页
2.2.2 UR机械臂示教器与控制箱	第14-15页
2.2.3 机械臂夹爪	第15-16页
2.3 实验平台构建	第16-17页
2.4 实验平台软件系统	第17-20页
2.4.1 ROS操作系统	第17-18页
2.4.2 OpenCV计算机视觉库	第18-19页
2.4.3 PCL点云处理库	第19-20页
3 基于RGB-D数据的场景认知	第20-45页
3.1 场景中目标物体检测	第20-27页
3.1.1 基于RGB图像的目标物体检测	第20-22页
3.1.2 基于深度图像的目标物体检测	第22-25页
3.1.3 两种方法的比较	第25-27页
3.2 基于场景的彩色图像与深度图像融合	第27-34页
3.2.1 彩色摄像头与深度传感器坐标联合标定	第27-32页
3.2.2 彩色图像和深度图像融合	第32-34页
3.3 场景中物体的位姿估计	第34-39页
3.3.1 感知系统坐标系下物体的坐标计算	第34-36页
3.3.2 基于ICP点云匹配的物体位姿估计	第36-39页
3.4 实验结果及分析	第39-45页
3.4.1 目标物体检测结果及分析	第39-41页
3.4.2 物体位姿估计结果及分析	第41-45页
4 基于实时场景认知的人机协作	第45-60页
4.1 场景中目标物体位姿的实时获取	第45-53页
4.1.1 感知系统与UR机械臂的联合标定	第45-51页
4.1.2 物体在机械臂坐标系下的位姿获取	第51-53页
4.2 机械臂运动控制	第53-55页
4.2.1 UR机械臂安全工作区间的限定	第53页
4.2.2 基于关节空间规划的机械臂运动控制	第53-54页
4.2.3 基于笛卡尔空间规划的机械臂运动控制	第54-55页
4.2.4 两种运动控制相结合	第55页
4.3 实验结果及分析	第55-60页
5 总结与展望	第60-61页
5.1 本文总结	第60页
5.2 本文展望	第60-61页
参考文献	第61-64页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第64页
课题资助情况	第64-65页
致谢	第65-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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