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摘要
1绪论
2跟踪曲线的图像处理及提取
3 CMAC神经网络原理及设计
4 SK-6机器人控制
5系统实验及结果分析
6结论
参考文献
致谢
王伟;
山东大学;
机器视觉; 神经网络; 机器人控制; 静态跟踪; 图像处理;
机译:基于静态对象与半静态对象的区分的自主机器人运动二维地图实时更新
机译:通过二维斑点跟踪超声心动图对健康犬的左心房进行二维斑点跟踪超声心动图和时间-左心房面积曲线分析获得的测量结果的可重复性
机译:基于非完整移动机器人图像的鲁棒任意曲线跟踪控制
机译:基于机器视觉的静态防御自动跟踪与目标锁定开发
机译:基于矢量的Mecanum-Drive机器人系统,具有机器视觉和传感器融合的足球训练
机译:基于超声跟踪技术驱动的基于二维计算机断层摄影呼吸运动模型的肿瘤运动跟踪
机译:基于模型的机器视觉中的贝叶斯推理加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学的Thomas O.Binford机器人实验室94305 Tod S.Levitt Advanced Decision Systems,加利福尼亚州山景城普利茅斯街1500号94043-1230 Wallace B.Mann机器人实验室,斯坦福大学,斯坦福,加利福尼亚州94305
机译:基于学习的非线性模型预测控制改进基于视觉的移动机器人路径跟踪。
机译:基于神经网络的基于二维样本量的基于频谱多普勒成像的二维二维运动跟踪方法和装置
机译:机器视觉分类和跟踪的方法和装置机器视觉分类和跟踪的方法和装置
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