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机器人视觉伺服系统的若干问题研究
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机器人视觉伺服系统的若干问题研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-15 页
第1章 绪论第15-30 页
　　· 引言第15-16 页
　　· 视觉伺服的研究现状第16-28 页
　　　　· 摄像机标定的研究现状第18-21 页
　　　　· 特征提取的发展第21-25 页
　　　　· 视觉伺服控制器研究现状第25-28 页
　　· 本课题的研究内容第28-30 页
第2章 视觉伺服系统的控制结构第30-42 页
　　· 引言第30-31 页
　　· 视觉伺服中的基础知识第31-38 页
　　　　· 坐标变换第31-33 页
　　　　· 摄像机投影模型第33-35 页
　　　　· 机器人的控制第35-38 页
　　· 基于位置的视觉伺服控制结构第38-39 页
　　· 基于图像的视觉伺服控制结构第39-40 页
　　· 本章小结第40-42 页
第3章 视觉伺服系统的硬件组成及摄像机标定第42-59 页
　　· 引言第42-43 页
　　· 视觉伺服系统的组成第43-44 页
　　· GRB-400 机器人和图像采集第44-45 页
　　· 图像预处理第45-47 页
　　· 图像的边缘检测第47-48 页
　　· 摄像机标定第48-57 页
　　　　· 标定模型第49-51 页
　　　　· 摄像机标定矩阵的分解第51-52 页
　　　　· 遗传算法第52-54 页
　　　　· 实验第54-57 页
　　· 本章小结第57-59 页
第4章 基于空间矩的特征提取第59-92 页
　　· 引言第59-61 页
　　· 空间矩亚象素边缘提取算法第61-67 页
　　　　· 理想边缘模型的亚象素边缘提取第61-65 页
　　　　· 原理误差分析及误差补偿第65-67 页
　　· 角特征提取第67-81 页
　　　　· Kitchen算法第68-69 页
　　　　· Harris算法第69-70 页
　　　　· 利用空间矩提取角特征第70-74 页
　　　　· 理想三级模型的角特征提取第74-76 页
　　　　· 实验第76-79 页
　　　　· 利用空间矩提取亚象素角特征第79 页
　　　　· 实验第79-81 页
　　· 改进的空间矩亚象素边缘提取方法第81-84 页
　　　　· 实验第82-84 页
　　· 直线特征提取算法第84-90 页
　　　　· Hough变换提取直线特征第85-86 页
　　　　· 基于空间矩的直线特征提取第86-88 页
　　　　· 实验第88-90 页
　　· 图像处理算法库的组成第90 页
　　· 本章小结第90-92 页
第5章 机器人视觉伺服系统控制器的设计第92-127 页
　　· 引言第92-93 页
　　· 视觉伺服系统的数学模型第93-103 页
　　　　· GRB-400 机器人的运动学和雅克比矩阵第93-96 页
　　　　· 视觉伺服系统的控制结构第96-98 页
　　　　· 视觉伺服系统的数学模型第98-103 页
　　· 视觉伺服系统的控制器设计和仿真实验第103-110 页
　　　　· 视觉伺服系统的控制器设计第103-107 页
　　　　· 仿真实验第107-110 页
　　· 利用模糊系统在线辨识系统模型第110-126 页
　　　　· 模糊自适应辨识第110-122 页
　　　　· 仿真实验第122-126 页
　　· 本章小节第126-127 页
结论第127-129 页
参考文献第129-142 页
攻读学位期间发表的学术论文第142-143 页
哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明第143 页
哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书第143-144 页
致谢第144-145 页
个人简历第145页

本篇论文共145页，点击这进入下载页面。
 
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