機(jī)器人視覺(jué)測(cè)量與控制

第1章 緒論
1.1 機(jī)器人視覺(jué)控制
1.1.1 機(jī)器人視覺(jué)的基本概念
1.1.2 機(jī)器人視覺(jué)控制的作用
1.2 機(jī)器人視覺(jué)控制的研究?jī)?nèi)容
1.2.1 攝像機(jī)標(biāo)定
1.2.2 視覺(jué)測(cè)量
1.2.3 視覺(jué)控制的結(jié)構(gòu)與算法
1.3 機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的分類
1.3.1 根據(jù)攝像機(jī)與機(jī)器人的相互位置分類
1.3.2 根據(jù)攝像機(jī)數(shù)目分類
1.3.3 根據(jù)測(cè)量方式進(jìn)行分類
1.3.4 根據(jù)控制模型進(jìn)行分類
1.4 視覺(jué)控制的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)
1.4.1 視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定研究進(jìn)展
1.4.2 機(jī)器人的視覺(jué)測(cè)量研究進(jìn)展
1.4.3 機(jī)器人的視覺(jué)控制研究進(jìn)展
1.4.4 機(jī)器人視覺(jué)控制的應(yīng)用現(xiàn)狀
1.4.5 機(jī)器人視覺(jué)測(cè)量與控制的發(fā)展趨勢(shì)
參考文獻(xiàn)
第2章 攝像機(jī)與視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定
2.1 攝像機(jī)模型
2.1.1 小孔模型
2.1.2 攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)模型
2.1.3 攝像機(jī)外參數(shù)模型
2.2 單目二維視覺(jué)測(cè)量的攝像機(jī)標(biāo)定
2.3 Faugems的攝像機(jī)標(biāo)定方法
2.3.1 Faugems攝像機(jī)標(biāo)定的基本方法
2.3.2 Faugeras攝像機(jī)標(biāo)定的改進(jìn)方法
2.4 Tsai的攝像機(jī)標(biāo)定方法
2.4.1 位姿與焦距求取
2.4.2 畸變矯正系數(shù)與焦距的精確求取
2.5 手眼標(biāo)定
2.6 基于消失點(diǎn)的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)自標(biāo)定
2.6.1 幾何法
2.6.2 解析法
2.7基于運(yùn)動(dòng)的攝像機(jī)自標(biāo)定
2.7.1 基于正交平移運(yùn)動(dòng)和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的攝像機(jī)自標(biāo)定
2.7.2 基于單參考點(diǎn)的攝像機(jī)自標(biāo)定
2.8 畸變校正與非線性模型攝像機(jī)的標(biāo)定
2.8.1 基于平面靶標(biāo)的非線性模型攝像機(jī)標(biāo)定
2.8.2 基于平面靶標(biāo)的大畸變非線性模型攝像機(jī)的標(biāo)定
2.9 結(jié)構(gòu)光視覺(jué)的參數(shù)標(biāo)定
2.9.1 基于立體靶標(biāo)的激光平面標(biāo)定
2.9.2 主動(dòng)視覺(jué)法激光平面標(biāo)定
2.9.3 斜平面法結(jié)構(gòu)光視覺(jué)傳感器標(biāo)定
參考文獻(xiàn)
第3章 視覺(jué)測(cè)量
3.1 視覺(jué)測(cè)量中的約束條件
3.1.1 特征匹配約束
3.1.2 不變性約束
3.1.3 直線約束
3.2 單目視覺(jué)位置測(cè)量
3.3 立體視覺(jué)位置測(cè)量
3.3.1 雙目視覺(jué)
3.3.2 結(jié)構(gòu)光視覺(jué)
3.4 基于目標(biāo)約束的位姿測(cè)量
3.4.1 基于立體視覺(jué)的位姿測(cè)量
3.4.2 基于矩形的位姿測(cè)量
3.5 基于PnP問(wèn)題的位姿測(cè)量
3.5.1 P3P的常用求解方法
3.5.2 PnP問(wèn)題的通用線性求解
3.6 基于消失點(diǎn)的位姿測(cè)量
3.6.1 基于消失點(diǎn)的單視點(diǎn)三維測(cè)量
3.6.2 基于消失點(diǎn)的單視點(diǎn)仿射測(cè)量
3.7 移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)定位
3.7.1 基于單應(yīng)性矩陣的視覺(jué)定位
3.7.2 基于非特定參照物的視覺(jué)定位
3.8 移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)全局定位
3.8.1 基于非特定參照物的視覺(jué)全局定位
3.8.2 視覺(jué)定位與里程計(jì)推算定位的信息融合
3.9 MEMS裝配中的顯微視覺(jué)測(cè)量
3.9.1 顯微視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)成
3.9.2 顯微視覺(jué)系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)焦與視覺(jué)測(cè)量
3.9.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
參考文獻(xiàn)
第4章 視覺(jué)控制
4.1 基于位置的視覺(jué)控制
4.1.1 位置給定型機(jī)器人視覺(jué)控制
4.1.2 機(jī)器人的位置視覺(jué)伺服控制
4.1.3 基于位置的視覺(jué)控制的穩(wěn)定性
4.1.4 基于位置視覺(jué)控制的特點(diǎn)
4.2 基于圖像的視覺(jué)控制
4.2.1 基于圖像特征的視覺(jué)控制
4.2.2 基于圖像的視覺(jué)伺服控制
4.2.3 基于圖像的視覺(jué)控制的穩(wěn)定性
4.2.4 基于圖像的視覺(jué)控制的特點(diǎn)
4.3 混合視覺(jué)伺服控制
4.3.1 2.5D視覺(jué)伺服的結(jié)構(gòu)
4.3.2 2.5D視覺(jué)伺服的原理
4.4 基于結(jié)構(gòu)光的機(jī)器人弧焊混合視覺(jué)控制
4.4.1 圖像空間到機(jī)器人末端笛卡兒空間的雅可比矩陣
4.4.2 混合視覺(jué)控制
4.4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.5 直接視覺(jué)控制
4.5.1 直接視覺(jué)控制的結(jié)構(gòu)
4.5.2 visual.motor函數(shù)的實(shí)現(xiàn)
4.6 基于姿態(tài)的視覺(jué)控制
4.6.1 姿態(tài)測(cè)量
4.6.2 基于姿態(tài)估計(jì)的視覺(jué)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與基本原理
4.6.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.7 基于圖像雅可比矩陣的無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服控制
4.7.1 動(dòng)態(tài)牛頓法
4.7.2 圖像雅可比矩陣的估計(jì)
4.8 自標(biāo)定視覺(jué)控制
4.8.1 攝像機(jī)的自標(biāo)定
4.8.2 目標(biāo)跟蹤視覺(jué)控制
4.9 基于極線約束的無(wú)標(biāo)定攝像機(jī)的視覺(jué)控制
4.9.1 基本原理
4.9.2 視覺(jué)伺服控制
4.9.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
參考文獻(xiàn)
第5章 視覺(jué)控制的應(yīng)用
5.1 開(kāi)放式機(jī)器人控制平臺(tái)
5.1.1 多層次結(jié)構(gòu)的開(kāi)放式機(jī)器人控制平臺(tái)
5.1.2 本地機(jī)器人的實(shí)時(shí)控制
5.1.3 圖形示教實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
5.2 具有焊縫識(shí)別與跟蹤功能的自動(dòng)埋弧焊機(jī)器人系統(tǒng)
5.2.1 焊接小車與視覺(jué)系統(tǒng)
5.2.2 結(jié)構(gòu)光焊縫條紋圖像的處理
5.3 曲線焊縫跟蹤的視覺(jué)伺服協(xié)調(diào)控制
5.3.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)與特征點(diǎn)坐標(biāo)變化的數(shù)學(xué)分析
5.3.2 模糊視覺(jué)伺服控制器的設(shè)計(jì)
5.3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
5.4 仿人形機(jī)器人的火炬?zhèn)鬟f
5.4.1 系統(tǒng)構(gòu)成與目標(biāo)特征
5.4.2 目標(biāo)分割與邊緣提取
5.4.3 特征提取
5.4.4 火炬?zhèn)鬟f任務(wù)中的視覺(jué)引導(dǎo)
5.4.5 趨近與對(duì)準(zhǔn)
5.4.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
參考文獻(xiàn)