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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于强化学习的机械手无标定视觉伺服控制研究
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基于强化学习的机械手无标定视觉伺服控制研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-18页
    1.1 问题的提出第8-11页
    1.2 课题的背景及意义第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-16页
        1.3.1 无标定视觉伺服研究现状第13-15页
        1.3.2 强化学习在机器人控制中的应用研究现状第15-16页
    1.4 本文研究内容和结构第16-18页
2 机械手无标定视觉伺服系统模型和控制方法分析第18-32页
    2.1 机械手无标定视觉伺服建模第18-27页
        2.1.1 摄像机模型第19-22页
        2.1.2 机械手运动学模型第22-25页
        2.1.3 雅克比矩阵模型第25-27页
    2.2 无标定视觉伺服控制方法第27-30页
        2.2.1 摄像机视觉系统构建第27-29页
        2.2.2 图像特征提取规则第29页
        2.2.3 无标定视觉伺服控制器设计第29-30页
    2.3 本章小结第30-32页
3 基于强化学习的机械手无标定视觉伺服控制策略第32-54页
    3.1 基于强化学习的无标定视觉伺服控制任务第32-33页
    3.2 强化学习理论第33-38页
        3.2.1 强化学习基本要素第33-34页
        3.2.2 强化学习研究方法第34-36页
        3.2.3 时序差分学习算法第36-38页
    3.3 基于强化学习的无标定视觉伺服控制方法第38-44页
        3.3.1 基于强化学习的无标定视觉伺服控制算法第39-40页
        3.3.2 图像特征提取方法第40-42页
        3.3.3 图像雅克比矩阵的在线卡尔曼滤波估计第42-44页
    3.4 基于强化学习的无标定视觉伺服仿真实验第44-52页
        3.4.1 仿真环境建模第44-45页
        3.4.2 基于强化学习的无标定视觉伺服控制仿真第45-46页
        3.4.3 仿真结果及分析第46-52页
    3.5 本章小结第52-54页
4 基于强化学习的无标定视觉伺服控制实验第54-70页
    4.1 基于强化学习机械手无标定视觉伺服系统总体构成第54-55页
    4.2 基于强化学习的机械手无标定视觉伺服硬件系统第55-58页
        4.2.1 Denso机械手硬件系统构成第55-58页
        4.2.2 双目视觉硬件系统构成第58页
    4.3 基于强化学习的机械手无标定视觉伺服软件系统第58-63页
        4.3.1 Denso机械手控制软件第59-61页
        4.3.2 图像处理与特征提取第61-63页
    4.4 基于强化学习的机械手无标定视觉伺服控制实验第63-69页
        4.4.1 机械手控制方案设计第64-65页
        4.4.2 机械手控制实验及结果分析第65-69页
    4.5 本章小结第69-70页
5 总结与展望第70-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-80页
附录第80页
    A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第80页
    B 作者在攻读硕士学位期间申请的专利目录第80页
    C 作者在攻读硕士学位期间获得的奖励目录第80页

 
 
论文编号BS4054965,这篇论文共80
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