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基于三维重建的机器人识别与装配方法研究

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基于三维重建的机器人识别与装配方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-19页
  · 研究背景第9-11页
    · 工业机器人及其装配作业第9-10页
    · RGB-D传感器与立体视觉第10-11页
  · 研究内容第11-12页
    · 研究目的第11页
    · 研究意义第11-12页
    · 研究工作第12页
  · 研究现状第12-18页
    · 视点规划和三维重建原理第12-14页
    · 深度学习与卷积神经网络第14-16页
    · 三维物体识别第16页
    · 物体抓取方法第16-18页
  · 论文组织结构第18页
  · 本章小结第18-19页
第2章 工业机器人与三维重建方法第19-41页
  · 三维重建与视点规划概述第19-20页
  · 自动三维重建系统的结构第20-23页
    · 点云第21页
    · 空间的体素表示方法第21-22页
    · 路径规划和碰撞检测第22-23页
    · 工业机器人数学描述第23页
  · 三维重建的视点规划方法第23-31页
    · 需求和限制第23-25页
    · 方法及设计第25-31页
  · 实验与结果第31-40页
    · Stanford Bunny模拟实验第31-33页
    · 候选视点生成和筛选算法第33-34页
    · 多工业机器人的计算效率第34-35页
    · 比较试验第35-37页
    · 实际应用第37-38页
    · 实验第38-40页
  · 本章小结第40-41页
第3章 基于机器视觉的三维物体识别第41-51页
  · 三维物体识别概述第41-42页
  · 三维物体识别方法第42-47页
    · 卷积神经网络模型结构第42-46页
    · 三维物体识别方法实现第46-47页
  · 实验与结果第47-49页
    · 识别准确率第47-48页
    · 运行效率第48-49页
  · 本章小结第49-51页
第4章 工业机器人对物体的抓取方法第51-57页
  · 物体抓取概述第51页
  · 抓取规划方法第51-53页
    · 候选抓取点的生成第51-52页
    · 候选抓取点的评分第52-53页
  · 实验与结果第53-56页
    · 工业机器人抓取方法实验第53-54页
    · 抓取规划方法的计算效率第54-56页
  · 本章小结第56-57页
总结与展望第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第62-63页
致谢第63-64页
附件第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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