Visual measurement and control for robots

　　第1章 绪论
　　 1.1 机器人视觉控制
　　 1.1.1 机器人视觉的基本概念
　　 1.1.2 机器人视觉控制的作用
　　 1.2 机器人视觉控制的研究内容
　　 1.2.1 摄像机标定
　　 1.2.2 视觉测量
　　 1.2.3 视觉控制的结构与算法
　　 1.3 机器人视觉系统的分类
　　 1.3.1 根据摄像机与机器人的相互位置分类
　　 1.3.2 根据摄像机数目分类
　　 1.3.3 根据测量方式进行分类
　　 1.3.4 根据控制模型进行分类
　　 1.4 视觉控制的发展现状与趋势
　　 1.4.1 视觉系统标定研究进展
　　 1.4.2 机器人的视觉测量研究进展
　　 1.4.3 机器人的视觉控制研究进展
　　 1.4.4 机器人视觉控制的应用现状
　　 1.4.5 机器人视觉测量与控制的发展趋势
　　 参考文献
　　第2章 摄像机与视觉系统标定
　　 2.1 摄像机模型
　　 2.1.1 小孔模型
　　 2.1.2 摄像机内参数模型
　　 2.1.3 摄像机外参数模型
　　 2.2 单目二维视觉测量的摄像机标定
　　 2.3 Faugems的摄像机标定方法
　　 2.3.1 Faugems摄像机标定的基本方法
　　 2.3.2 Faugeras摄像机标定的改进方法
　　 2.4 Tsai的摄像机标定方法
　　 2.4.1 位姿与焦距求取
　　 2.4.2 畸变矫正系数与焦距的精确求取
　　 2.5 手眼标定
　　 2.6 基于消失点的摄像机内参数自标定
　　 2.6.1 几何法
　　 2.6.2 解析法
　　 2.7基于运动的摄像机自标定
　　 2.7.1 基于正交平移运动和旋转运动的摄像机自标定
　　 2.7.2 基于单参考点的摄像机自标定
　　 2.8 畸变校正与非线性模型摄像机的标定
　　 2.8.1 基于平面靶标的非线性模型摄像机标定
　　 2.8.2 基于平面靶标的大畸变非线性模型摄像机的标定
　　 2.9 结构光视觉的参数标定
　　 2.9.1 基于立体靶标的激光平面标定
　　 2.9.2 主动视觉法激光平面标定
　　 2.9.3 斜平面法结构光视觉传感器标定
　　 参考文献
　　第3章 视觉测量
　　 3.1 视觉测量中的约束条件
　　 3.1.1 特征匹配约束
　　
　　 3.1.2 不变性约束
　　 3.1.3 直线约束
　　 3.2 单目视觉位置测量
　　 3.3 立体视觉位置测量
　　 3.3.1 双目视觉
　　 3.3.2 结构光视觉
　　 3.4 基于目标约束的位姿测量
　　 3.4.1 基于立体视觉的位姿测量
　　 3.4.2 基于矩形的位姿测量
　　 3.5 基于PnP问题的位姿测量
　　 3.5.1 P3P的常用求解方法
　　 3.5.2 PnP问题的通用线性求解
　　 3.6 基于消失点的位姿测量
　　 3.6.1 基于消失点的单视点三维测量
　　 3.6.2 基于消失点的单视点仿射测量
　　 3.7 移动机器人的视觉定位
　　 3.7.1 基于单应性矩阵的视觉定位
　　 3.7.2 基于非特定参照物的视觉定位
　　 3.8 移动机器人的视觉全局定位
　　 3.8.1 基于非特定参照物的视觉全局定位
　　 3.8.2 视觉定位与里程计推算定位的信息融合
　　 3.9 MEMS装配中的显微视觉测量
　　 3.9.1 显微视觉系统的构成
　　 3.9.2 显微视觉系统的自动调焦与视觉测量
　　 3.9.3 实验与结果
　　 参考文献
　　第4章 视觉控制
　　 4.1 基于位置的视觉控制
　　 4.1.1 位置给定型机器人视觉控制
　　 4.1.2 机器人的位置视觉伺服控制
　　 4.1.3 基于位置的视觉控制的稳定性
　　 4.1.4 基于位置视觉控制的特点
　　 4.2 基于图像的视觉控制
　　 4.2.1 基于图像特征的视觉控制
　　 4.2.2 基于图像的视觉伺服控制
　　 4.2.3 基于图像的视觉控制的稳定性
　　 4.2.4 基于图像的视觉控制的特点
　　 4.3 混合视觉伺服控制
　　 4.3.1 2.5D视觉伺服的结构
　　 4.3.2 2.5D视觉伺服的原理
　　 4.4 基于结构光的机器人弧焊混合视觉控制
　　 4.4.1 图像空间到机……