基于ROS视觉定位的机器人智能抓取系统研究

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基于ROS视觉定位的机器人智能抓取系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 课题研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 目标识别与6D位姿估计的研究现状第10-12页
    1.2.2 机械臂运动规划研究现状第12-13页
    1.2.3 手眼标定研究现状第13-14页
    1.2.4 ROS机器人仿真系统研究现状第14-15页
  1.3 存在的问题与本课题的研究内容第15-17页
第二章 基于视觉定位的机器人智能抓取系统总体设计第17-23页
  2.1 系统硬件总体设计第17页
  2.2 系统硬件选型第17-20页
    2.2.1 主机模块和图像获取模块第18-19页
    2.2.2 机械臂模块第19-20页
  2.3 系统控制流程设计第20-22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 RGB-D相机的标定与多模态信息的视觉识别定位系统研究第23-36页
  3.1 RGB-D测量原理第23-26页
  3.2 基于OpenCV的标定相机方法第26-30页
  3.3 基于多模态信息的视觉识别定位算法第30-35页
    3.3.1 2D图像识别跟踪第30-31页
    3.3.2 3D图像识别跟踪第31-34页
    3.3.3 采用多模态信息的实时视觉识别与定位算法实验第34-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第四章 基于MoveIt的机器人运动规划以及手眼标定研究第36-53页
  4.1 基于MoveIt的机器人运动规划第36-44页
    4.1.1 MoveIt的机器人运动规划软件系统架构第36-37页
    4.1.2 MoveIt的机器人运动规划参数配置第37-40页
    4.1.3 MoveIt中运动规划的实现机制第40-41页
    4.1.4 基于随机采样的概率规划算法第41-42页
    4.1.5 RRT算法基本原理第42-43页
    4.1.6 改进的RRT算法第43页
    4.1.7 改进的RRT和 RRT的对比分析第43-44页
  4.2 基于MoveIt的机器人的手眼标定第44-49页
    4.2.1 基于MoveIt机器人的手眼标定的系统架构第45-47页
    4.2.2 手眼标定的方法第47-49页
  4.3 基于MoveIt机器人的手眼标定方法对比实验第49-52页
    4.3.1 采用棋盘格的手眼标定第49-50页
    4.3.2 采用AR标签进行手眼标定第50-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第五章 视觉定位下的目标抓取测试第53-60页
  5.1 机械臂软件系统第53-56页
    5.1.1 软件系统的规划执行层第54页
    5.1.2 软件系统的感应层第54-55页
    5.1.3 测试手眼标定的数据第55-56页
  5.2 测试机械臂抓取目标物体第56-58页
  5.3 本章小结第58-60页
第六章 总结与展望第60-61页
  6.1 总结第60页
  6.2 展望第60-61页
参考文献第61-65页
发表论文和科研情况说明第65-66页
致谢第66页

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