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機器人視覺測量與控制 版權信息
- ISBN：9787118054729
- 條形碼：9787118054729 ; 978-7-118-05472-9
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器人視覺測量與控制 內容簡介
本書以測量與控制的角度，從視覺系統(tǒng)的構成、標定到機器人的視覺測量與控制，系統(tǒng)闡述了機器人視覺測量與控制的基本原理與關鍵技術，并給出了機器人視覺測量與控制的應用示例。全書由5章構成，分別為緒論、攝像機與視覺系統(tǒng)標定、視覺測量、視覺控制、視覺控制的應用。全書以串聯(lián)關節(jié)機器人為主，同時兼顧了移動機器人的控制問題。
本書面向從事機器人研究和應用的科技人員，可作為機器人、計算機視覺等領域的科研和工程技術人員的參考書，也可作為控制科學與工程、計算機等學科研究生和高年級本科生的教材。
機器人視覺測量與控制 目錄
第1章 緒論
1.1 機器人視覺控制
1.1.1 機器人視覺的基本概念
1.1.2 機器人視覺控制的作用
1.2 機器人視覺控制的研究內容
1.2.1 攝像機標定
1.2.2 視覺測量
1.2.3 視覺控制的結構與算法
1.3 機器人視覺系統(tǒng)的分類
1.3.1 根據(jù)攝像機與機器人的相互位置分類
1.3.2 根據(jù)攝像機數(shù)目分類
1.3.3 根據(jù)測量方式進行分類
1.3.4 根據(jù)控制模型進行分類
1.4 視覺控制的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
1.4.1 視覺系統(tǒng)標定研究進展
1.4.2 機器人的視覺測量研究進展
1.4.3 機器人的視覺控制研究進展
1.4.4 機器人視覺控制的應用現(xiàn)狀
1.4.5 機器人視覺測量與控制的發(fā)展趨勢
參考文獻
第2章 攝像機與視覺系統(tǒng)標定
2.1 攝像機模型
2.1.1 小孔模型
2.1.2 攝像機內參數(shù)模型
2.1.3 攝像機外參數(shù)模型
2.2 單目二維視覺測量的攝像機標定
2.3 Faugems的攝像機標定方法
2.3.1 Faugems攝像機標定的基本方法
2.3.2 Faugeras攝像機標定的改進方法
2.4 Tsai的攝像機標定方法
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 手眼標定
2.6 基于消失點的攝像機內參數(shù)自標定
2.6.1 幾何法
2.6.2 解析法
2.7基于運動的攝像機自標定
2.7.1 基于正交平移運動和旋轉運動的攝像機自標定
2.7.2 基于單參考點的攝像機自標定
2.8 畸變校正與非線性模型攝像機的標定
2.8.1 基于平面靶標的非線性模型攝像機標定
2.8.2 基于平面靶標的大畸變非線性模型攝像機的標定
2.9 結構光視覺的參數(shù)標定
2.9.1 基于立體靶標的激光平面標定
2.9.2 主動視覺法激光平面標定
2.9.3 斜平面法結構光視覺傳感器標定
參考文獻
第3章 視覺測量
3.1 視覺測量中的約束條件
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 單目視覺位置測量
3.3 立體視覺位置測量
3.3.1 雙目視覺
3.3.2 結構光視覺
3.4 基于目標約束的位姿測量
3.4.1 基于立體視覺的位姿測量
3.4.2 基于矩形的位姿測量
3.5 基于PnP問題的位姿測量
3.5.1 P3P的常用求解方法
3.5.2 PnP問題的通用線性求解
3.6 基于消失點的位姿測量
3.6.1 基于消失點的單視點三維測量
3.6.2 基于消失點的單視點仿射測量
3.7 移動機器人的視覺定位
3.7.1 基于單應性矩陣的視覺定位
3.7.2 基于非特定參照物的視覺定位
3.8 移動機器人的視覺全局定位
3.8.1 基于非特定參照物的視覺全局定位
3.8.2 視覺定位與里程計推算定位的信息融合
3.9 MEMS裝配中的顯微視覺測量
3.9.1 顯微視覺系統(tǒng)的構成
3.9.2 顯微視覺系統(tǒng)的自動調焦與視覺測量
3.9.3 實驗與結果
參考文獻
第4章 視覺控制
4.1 基于位置的視覺控制
4.1.1 位置給定型機器人視覺控制
4.1.2 機器人的位置視覺伺服控制
4.1.3 基于位置的視覺控制的穩(wěn)定性
4.1.4 基于位置視覺控制的特點
4.2 基于圖像的視覺控制
4.2.1 基于圖像特征的視覺控制
4.2.2 基于圖像的視覺伺服控制
4.2.3 基于圖像的視覺控制的穩(wěn)定性
4.2.4 基于圖像的視覺控制的特點
4.3 混合視覺伺服控制
4.3.1 2.5D視覺伺服的結構
4.3.2 2.5D視覺伺服的原理
4.4 基于結構光的機器人弧焊混合視覺控制
4.4.1 圖像空間到機器人末端笛卡兒空間的雅可比矩陣
4.4.2 混合視覺控制
4.4.3 實驗與結果
4.5 直接視覺控制
4.5.1 直接視覺控制的結構
4.5.2 visual.motor函數(shù)的實現(xiàn)
4.6 基于姿態(tài)的視覺控制
4.6.1 姿態(tài)測量
4.6.2 基于姿態(tài)估計的視覺控制系統(tǒng)的結構與基本原理
4.6.3 實驗與結果
4.7 基于圖像雅可比矩陣的無標定視覺伺服控制
4.7.1 動態(tài)牛頓法
4.7.2 圖像雅可比矩陣的估計
4.8 自標定視覺控制
4.8.1 攝像機的自標定
4.8.2 目標跟蹤視覺控制
4.9 基于極線約束的無標定攝像機的視覺控制
4.9.1 基本原理
4.9.2 視覺伺服控制
4.9.3 實驗與結果
參考文獻
第5章 視覺控制的應用
5.1 開放式機器人控制平臺
5.1.1 多層次結構的開放式機器人控制平臺
5.1.2 本地機器人的實時控制
5.1.3 圖形示教實驗與結果
5.2 具有焊縫識別與跟蹤功能的自動埋弧焊機器人系統(tǒng)
5.2.1 焊接小車與視覺系統(tǒng)
5.2.2 結構光焊縫條紋圖像的處理
5.3 曲線焊縫跟蹤的視覺伺服協(xié)調控制
5.3.1 機器人運動與特征點坐標變化的數(shù)學分析
5.3.2 模糊視覺伺服控制器的設計
5.3.3 實驗與結果
5.4 仿人形機器人的火炬?zhèn)鬟f
5.4.1 系統(tǒng)構成與目標特征
5.4.2 目標分割與邊緣提取
5.4.3 特征提取
5.4.4 火炬?zhèn)鬟f任務中的視覺引導
5.4.5 趨近與對準
5.4.6 實驗與結果
參考文獻
1.1 機器人視覺控制
1.1.1 機器人視覺的基本概念
1.1.2 機器人視覺控制的作用
1.2 機器人視覺控制的研究內容
1.2.1 攝像機標定
1.2.2 視覺測量
1.2.3 視覺控制的結構與算法
1.3 機器人視覺系統(tǒng)的分類
1.3.1 根據(jù)攝像機與機器人的相互位置分類
1.3.2 根據(jù)攝像機數(shù)目分類
1.3.3 根據(jù)測量方式進行分類
1.3.4 根據(jù)控制模型進行分類
1.4 視覺控制的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
1.4.1 視覺系統(tǒng)標定研究進展
1.4.2 機器人的視覺測量研究進展
1.4.3 機器人的視覺控制研究進展
1.4.4 機器人視覺控制的應用現(xiàn)狀
1.4.5 機器人視覺測量與控制的發(fā)展趨勢
參考文獻
第2章 攝像機與視覺系統(tǒng)標定
2.1 攝像機模型
2.1.1 小孔模型
2.1.2 攝像機內參數(shù)模型
2.1.3 攝像機外參數(shù)模型
2.2 單目二維視覺測量的攝像機標定
2.3 Faugems的攝像機標定方法
2.3.1 Faugems攝像機標定的基本方法
2.3.2 Faugeras攝像機標定的改進方法
2.4 Tsai的攝像機標定方法
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 手眼標定
2.6 基于消失點的攝像機內參數(shù)自標定
2.6.1 幾何法
2.6.2 解析法
2.7基于運動的攝像機自標定
2.7.1 基于正交平移運動和旋轉運動的攝像機自標定
2.7.2 基于單參考點的攝像機自標定
2.8 畸變校正與非線性模型攝像機的標定
2.8.1 基于平面靶標的非線性模型攝像機標定
2.8.2 基于平面靶標的大畸變非線性模型攝像機的標定
2.9 結構光視覺的參數(shù)標定
2.9.1 基于立體靶標的激光平面標定
2.9.2 主動視覺法激光平面標定
2.9.3 斜平面法結構光視覺傳感器標定
參考文獻
第3章 視覺測量
3.1 視覺測量中的約束條件
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 單目視覺位置測量
3.3 立體視覺位置測量
3.3.1 雙目視覺
3.3.2 結構光視覺
3.4 基于目標約束的位姿測量
3.4.1 基于立體視覺的位姿測量
3.4.2 基于矩形的位姿測量
3.5 基于PnP問題的位姿測量
3.5.1 P3P的常用求解方法
3.5.2 PnP問題的通用線性求解
3.6 基于消失點的位姿測量
3.6.1 基于消失點的單視點三維測量
3.6.2 基于消失點的單視點仿射測量
3.7 移動機器人的視覺定位
3.7.1 基于單應性矩陣的視覺定位
3.7.2 基于非特定參照物的視覺定位
3.8 移動機器人的視覺全局定位
3.8.1 基于非特定參照物的視覺全局定位
3.8.2 視覺定位與里程計推算定位的信息融合
3.9 MEMS裝配中的顯微視覺測量
3.9.1 顯微視覺系統(tǒng)的構成
3.9.2 顯微視覺系統(tǒng)的自動調焦與視覺測量
3.9.3 實驗與結果
參考文獻
第4章 視覺控制
4.1 基于位置的視覺控制
4.1.1 位置給定型機器人視覺控制
4.1.2 機器人的位置視覺伺服控制
4.1.3 基于位置的視覺控制的穩(wěn)定性
4.1.4 基于位置視覺控制的特點
4.2 基于圖像的視覺控制
4.2.1 基于圖像特征的視覺控制
4.2.2 基于圖像的視覺伺服控制
4.2.3 基于圖像的視覺控制的穩(wěn)定性
4.2.4 基于圖像的視覺控制的特點
4.3 混合視覺伺服控制
4.3.1 2.5D視覺伺服的結構
4.3.2 2.5D視覺伺服的原理
4.4 基于結構光的機器人弧焊混合視覺控制
4.4.1 圖像空間到機器人末端笛卡兒空間的雅可比矩陣
4.4.2 混合視覺控制
4.4.3 實驗與結果
4.5 直接視覺控制
4.5.1 直接視覺控制的結構
4.5.2 visual.motor函數(shù)的實現(xiàn)
4.6 基于姿態(tài)的視覺控制
4.6.1 姿態(tài)測量
4.6.2 基于姿態(tài)估計的視覺控制系統(tǒng)的結構與基本原理
4.6.3 實驗與結果
4.7 基于圖像雅可比矩陣的無標定視覺伺服控制
4.7.1 動態(tài)牛頓法
4.7.2 圖像雅可比矩陣的估計
4.8 自標定視覺控制
4.8.1 攝像機的自標定
4.8.2 目標跟蹤視覺控制
4.9 基于極線約束的無標定攝像機的視覺控制
4.9.1 基本原理
4.9.2 視覺伺服控制
4.9.3 實驗與結果
參考文獻
第5章 視覺控制的應用
5.1 開放式機器人控制平臺
5.1.1 多層次結構的開放式機器人控制平臺
5.1.2 本地機器人的實時控制
5.1.3 圖形示教實驗與結果
5.2 具有焊縫識別與跟蹤功能的自動埋弧焊機器人系統(tǒng)
5.2.1 焊接小車與視覺系統(tǒng)
5.2.2 結構光焊縫條紋圖像的處理
5.3 曲線焊縫跟蹤的視覺伺服協(xié)調控制
5.3.1 機器人運動與特征點坐標變化的數(shù)學分析
5.3.2 模糊視覺伺服控制器的設計
5.3.3 實驗與結果
5.4 仿人形機器人的火炬?zhèn)鬟f
5.4.1 系統(tǒng)構成與目標特征
5.4.2 目標分割與邊緣提取
5.4.3 特征提取
5.4.4 火炬?zhèn)鬟f任務中的視覺引導
5.4.5 趨近與對準
5.4.6 實驗與結果
參考文獻
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機器人視覺測量與控制 作者簡介
徐德，1965年12月生，山東五蓮人，博士，中國科學院自動化研究所研究員，博士生導師。中國人工智能學會智能機器人專業(yè)委員會委員，中國機械工程學會焊接學會機器人與自動化專業(yè)委員會委員，IEEE會員，中國電子學會高級會員。長期從事機器人視覺測量與控制、智能控制、計算機控制技術等方面的科研工作。主持與參加科研項目20余項，獲省部級科技進步獎3項，發(fā)明專利3項，出版教材和著作3部。在國內外重要學術刊物上發(fā)表論文70余篇。
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