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机器人抓取中视觉触觉融合的技术研究

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机器人抓取中视觉触觉融合的技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-18页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外的研究情况及其发展趋势第10-17页
    1.2.1 目标识别现状与发展第10-12页
    1.2.2 目标定位现状与发展第12-13页
    1.2.3 机器人抓取的现状与发展第13-17页
  1.3 论文研究内容及结构安排第17-18页
    1.3.1 研究内容第17页
    1.3.2 结构安排第17-18页
第二章 视觉基础理论和相关技术第18-29页
  2.1 物体识别的主要流程第18-19页
    2.1.1 数据预处理第18-19页
    2.1.2 特征提取第19页
  2.2 卷积神经网络第19-24页
    2.2.1 神经网络第20-21页
    2.2.2 CNN理论第21-23页
    2.2.3 CNN模型第23-24页
    2.2.4 CNN相关算法第24页
  2.3 YOLO算法第24-27页
  2.4 Kinect的技术原理第27-29页
    2.4.1 Kinect的硬件构成第27-28页
    2.4.2 Kinect深度采集原理第28-29页
第三章 机器人抓取的目标识别及三维定位算法第29-35页
  3.1 目标识别模块第29-30页
  3.2 深度信息采集模块第30页
  3.3 信息融合模块第30-35页
    3.3.1 图像的配准第30-31页
    3.3.2 目标深度提取第31-32页
    3.3.3 三维坐标的计算第32-35页
第四章 视觉与触觉融合的实现第35-39页
  4.1 触觉信息采集模块第35-37页
    4.1.1 触觉信息采集模块原理第35-37页
    4.1.2 触觉压力的反馈系数设置第37页
  4.2 视觉与触觉融合实现第37-39页
第五章 机器人目标抓取原型系统第39-44页
  5.1 系统的整体描述第39-40页
  5.2 视觉定位实验第40-43页
  5.3 视触融合实验第43-44页
第六章 总结与展望第44-45页
  6.1 工作总结第44页
  6.2 未来展望第44-45页
参考文献第45-49页
在学期间的研究成果第49-50页
致谢第50页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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