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基于改进强化学习的机械臂无标定视觉伺服控制 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-4页 | | ABSTRACT | 第4-5页 | | 1 绪论 | 第8-16页 | | 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-10页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 | | 1.2.1 无标定视觉伺服研究现状 | 第10-12页 | | 1.2.2 强化学习在机器人控制中的研究现状 | 第12-14页 | | 1.3 本文的研究内容与结构 | 第14-16页 | | 2 机械臂无标定视觉伺服系统及其相关模型 | 第16-28页 | | 2.1 机械臂无标定视觉伺服系统描述 | 第16-20页 | | 2.1.1 机械臂无标定视觉伺服系统坐标系 | 第16-17页 | | 2.1.2 空间坐标系转换方式 | 第17-19页 | | 2.1.3 机械臂无标定视觉伺服系统摄像机布局方式 | 第19-20页 | | 2.2 机械臂无标定视觉伺服模型 | 第20-26页 | | 2.2.1 摄像机成像模型 | 第20-23页 | | 2.2.2 机械臂运动学模型 | 第23-24页 | | 2.2.3 雅克比矩阵模型 | 第24-26页 | | 2.3 本章小结 | 第26-28页 | | 3 基于改进强化学习的机械臂无标定视觉伺服 | 第28-48页 | | 3.1 先验知识及强化学习理论 | 第28-34页 | | 3.1.1 先验知识 | 第28页 | | 3.1.2 强化学习基本原理 | 第28-30页 | | 3.1.3 强化学习的马尔可夫决策过程 | 第30-32页 | | 3.1.4 强化学习主要算法 | 第32-34页 | | 3.2 基于改进强化学习的机械臂无标定视觉伺服控制方法 | 第34-40页 | | 3.2.1 基于改进强化学习的机械臂无标定视觉伺服系统 | 第34-35页 | | 3.2.2 基于先验知识的强化学习方法 | 第35-37页 | | 3.2.3 图像特征提取规则及方法 | 第37-39页 | | 3.2.4 基于Kalman滤波的图像雅克比矩阵在线估计 | 第39-40页 | | 3.3 仿真实验 | 第40-47页 | | 3.3.1 仿真实验平台搭建 | 第40-41页 | | 3.3.2 仿真实验设计 | 第41-43页 | | 3.3.3 仿真实验及结果 | 第43-47页 | | 3.4 本章小结 | 第47-48页 | | 4 实物实验 | 第48-64页 | | 4.1 机械臂无标定视觉伺服控制平台整体构成 | 第48-49页 | | 4.2 机械臂主体控制系统 | 第49-55页 | | 4.2.1 机械臂硬件系统构成 | 第49-54页 | | 4.2.2 机械臂软件系统构成 | 第54-55页 | | 4.3 双目视觉系统 | 第55-58页 | | 4.3.1 双目视觉硬件构成 | 第55-56页 | | 4.3.2 图像处理与特征提取 | 第56-58页 | | 4.4 机械臂无标定视觉伺服控制实物实验 | 第58-63页 | | 4.4.1 实物实验设计 | 第58-59页 | | 4.4.2 实物实验及结果 | 第59-63页 | | 4.5 本章小结 | 第63-64页 | | 5 总结与展望 | 第64-66页 | | 参考文献 | 第66-72页 | | 附录 | 第72-74页 | | A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文和专利目录 | 第72页 | | B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目目录 | 第72页 | | C.作者在攻读硕士学位期间获得的奖励目录 | 第72-73页 | | D.学位论文数据集 | 第73-74页 | | 致谢 | 第74页 |
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论文编号BS4609820，这篇论文共74页
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