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第1章 概述1

1.1 机器人控制发展简史2

1.2 网络控制系统的发展历程4

1.3 网络化控制系统6

1.4 远程控制系统中的图像处理与目标跟踪技术7

1.5 基于Internet的远程控制系统12

1.6 网络控制系统存在的问题及研究现状14

1.6.1 监督控制15

1.6.2 直接控制16

1.7 本书内容安排18

第2章 二自由度机械臂自动绘图系统21

2.1 机械臂本体及其控制系统21

2.1.1 二自由度串联机械臂系统21

2.1.2 伺服控制器23

2.1.3 机械臂系统的运动模式24

2.1.4 机械臂控制系统25

2.2 二自由度机械臂控制系统的工作原理26

2.2.1 机械臂工作空间分析26

2.2.2 机械臂运动学解27

2.3 机械臂控制系统的软件结构29

2.4 机械臂控制系统图形示教系统30

2.5 提高实际绘图精度与速度的研究33

2.5.1 提高机械臂绘图精度33

2.5.2 提高机械臂绘图速度37

2.6 自由曲线绘制的设计与实现40

2.6.1 自由曲线绘制操作面板41

2.6.2 精确数学曲线绘制操作面板42

2.6.3 参数设置面板43

2.6.4 操作面板的整合43

2.6.5 操作面板与原控制程序的连接43

2.6.6 绘制规则曲线的方法43

2.6.7 绘制精确数学曲线44

2.6.8 绘制自由曲线的方法47

2.6.9 系统自由曲线绘制的演示实例48

2.7 基于灰度图像的边缘提取设计与再现49

2.7.1 灰度图像的二值化算法49

2.7.2 边缘检测算法50

2.7.3 图像各条边缘的提取50

2.7.4 边缘数据的筛选与存储50

2.7.5 程序设计与实现51

2.7.6 实际应用结果51

2.8 本章小结52

第3章 基于视觉的机械臂闭环控制系统53

3.1 图像测量原理53

3.2 控制系统的软硬件总体结构55

3.2.1 软件总体结构55

3.2.2 视觉模块的操作面板及其图像处理系统的设计与实现56

3.2.3 视觉模块与原控制程序的连接57

3.3 基于视觉的机械臂末端执行器坐标获取57

3.3.1 Harris算法59

3.3.2 SUSAN算法59

3.3.3 SV算法60

3.3.4 模板匹配算法60

3.3.5 末端执行器位置检测60

3.3.6 实际实验与结果分析62

3.3.7 小结64

3.4 视觉定位系统的设计与实现65

3.4.1 基于视觉定位的控制系统65

3.4.2 基于视觉反馈坐标的控制器设计66

3.5 系统使用方法67

3.5.1 视觉模块初始化的方法67

3.5.2 利用视觉反馈绘制规则曲线的方法68

3.5.3 基于视觉补偿系统的演示实例68

3.6 本章小结70

第4章 机械臂网络远程控制平台软件的设计与实现71

4.1 网络远程机器人控制系统构成71

4.2 远程网络机器人系统的驱动及控制方式72

4.2.1 直接控制73

4.2.2 监督控制73

4.2.3 自学习控制74

4.3 机械臂网络远程控制系统的实现方式74

4.3.1 软件方式74

4.3.2 硬件方式75

4.4 机械臂网络远程控制系统的架构76

4.5 本地控制平台软件层次结构分析78

4.6 网络远程控制服务器端软件平台81

4.6.1 服务器端软件平台结构与流程82

4.6.2 服务器端数据结构与功能函数84

4.7 网络远程控制客户机端软件平台92

4.7.1 客户机端软件结构与流程92

4.7.2 客户机端数据结构与功能函数95

4.8 本章小结104

第5章 机械臂远程控制系统的性能分析105

5.1 网络远程控制系统中的延时问题105

5.1.1 网络延时的组成部分106

5.1.2 网络延时的不确定性产生的原因及其特性107

5.1.3 网络延时的测量与分析108

5.1.4 网络延时的预测算法109

5.2 网络节点驱动方式对远程控制系统性能的影响110

5.2.1 网络节点的时间驱动方式与事件驱动方式111

5.2.2 不同的节点驱动方式下系统模型的建立111

5.2.3 节点驱动方式对系统性能的影响115

5.2.4 各节点驱动方式的适用范围118

5.3 系统仿真实验结果及其分析119

5.4 本章小结122

第6章 网络远程控制系统的控制123

6.1 网络远程控制系统的确定性控制123

6.1.1 确定性控制的基本思想123

6.1.2 确定性控制中的三种方法124

6.1.3 确定性控制中三种方法之间的相互关系127

6.1.4 系统仿真实验及其结果的对比分析129

6.2 基于网络的机械臂远程控制系统中的延时补偿130

6.2.1 网络延时的测量130

6.2.2 机械臂远程控制的延时补偿132

6.3 机械臂远程控制系统中的连续轨迹控制137

6.3.1 连续轨迹控制的关键技术及特点137

6.3.2 连续轨迹控制方式下的机械臂网络远程控制138

6.3.3 实际系统实验及其结果对比分析140

6.4 本章小结142

第7章 基于视觉的远程机械臂控制系统143

7.1 机械臂远程视觉控制系统144

7.1.1 本地服务器145

7.1.2 远程客户端145

7.1.3 网络模块146

7.2 图像测量146

7.2.1 摄像机标定146

7.2.2 机械臂末端图像识别148

7.3 图像压缩149

7.3.1 二维图像的DCT变换150

7.3.2 数据编码151

7.4 图像处理模块的设计与实现151

7.4.1 图像格式简介151

7.4.2 摄像机驱动与图像获取152

7.4.3 图像处理模块的软件实现154

7.5 图像处理实验结果157

7.5.1 角点检测算法精度分析157

7.5.2 综合标定误差分析158

7.5.3 图像压缩与解压缩实验结果158

7.6 远程控制中的视觉反馈及其实现159

7.6.1 视觉反馈的控制算法设计与分析161

7.6.2 视觉反馈的软件实现162

7.7 基于视觉的远程机械臂控制系统的实验及其结果分析163

7.7.1 无视觉反馈功能的网络远程控制系统绘图实验164

7.7.2 具有视觉反馈功能的网络远程控制系统绘图实验165

7.8 本章小结167

第8章 远程视觉控制系统中的视频传输与目标定位169

8.1 视频传输169

8.1.1 图像数据压缩的必要性和可能性169

8.1.2 图像压缩编码过程170

8.1.3 图像压缩编码算法分类171

8.1.4 图像质量评估173

8.2 图像处理模块174

8.3 基于DCT的静止图像压缩及其应用175

8.3.1 二维DCT变换176

8.3.2 量化178

8.3.3 熵编码178

8.3.4 基于自适应邻域思想的块效应消除算法179

8.3.5 实际系统实验及其结果分析181

8.4 基于小波的图像压缩及其应用183

8.4.1 小波变换184

8.4.2 小波系数编码187

8.4.3 EZW编码实验结果及其分析190

8.5 视频压缩编码及其应用193

8.5.1 视频编码概念194

8.5.2 视频编码核心技术195

8.5.3 预测与小波相结合的视频压缩编码200

8.5.4 实验结果及分析201

8.6 机械臂末端执行器的目标定位203

8.6.1 模板匹配203

8.6.2 卡尔曼滤波204

8.6.3 目标定位205

8.6.4 实验结果及分析208

8.7 本章小结210

第9章 基于隐马尔可夫模型的网络时延建模与预测211

9.1 网络化控制系统的特点211

9.2 不同时延模型下的NCS建模215

9.2.1 定常时延模型及NCS建模215

9.2.2 相互独立的随机时延模型及NCS建模与控制216

9.2.3 马尔可夫链随机时延模型及NCS建模与控制219

9.3 三种时延模型的局限性222

9.4 基于隐马尔可夫模型的NCS的提出223

9.5 基于隐马尔可夫模型的网络时延建模226

9.5.1 隐马尔可夫时延模型228

9.5.2 模型参数估计229

9.6 基于隐马尔可夫模型的网络时延预测236

9.6.1 基于平均量化的时延预测237

9.6.2 基于K-均值聚类的量化238

9.7 系统仿真实验及其结果分析243

9.8 本章小结249

第10章 基于隐马尔可夫模型的NCS的控制251

10.1 基于隐马尔可夫模型的NCS状态反馈控制251

10.1.1 马尔可夫跳变线性系统模型251

10.1.2 系统随机稳定条件研究253

10.1.3 状态反馈控制器设计256

10.1.4 系统仿真实验及其结果分析260

10.2 基于隐马尔可夫模型的NCS最优控制265

10.2.1 增广状态系统模型265

10.2.2 最优控制器设计267

10.2.3 稳定性分析271

10.2.4 系统仿真实验及其结果对比分析273

10.3 本章小结276

第11章 基于TrueTime的NCS仿真平台设计277

11.1 TrueTime 1.5 工具箱简介277

11.2 网络化控制系统仿真平台设计284

11.3 基于隐马尔可夫模型的NCS建模与控制算法设计293

11.4 本章小结294

参考文献295