01
视觉伺服系统概述
什么是视觉伺服、应用场景（抓取、装配、移动机器人）、系统组成（相机、图像处理、控制器）
基础入门
02
坐标系与变换基础
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系、刚体变换与齐次坐标
数学坐标
03
相机模型与标定
针孔相机模型、内参矩阵、畸变模型、张正友标定法
标定相机
04
图像特征提取
点特征（Harris、SIFT、SURF）、线特征（LSD）、边缘特征（Canny）
特征CV
05
特征匹配与跟踪
暴力匹配、FLANN匹配、光流法（LK光流）、特征点跟踪策略
匹配跟踪
06
视觉伺服控制基础
IBVS（基于图像的视觉伺服）、PBVS（基于位置的视觉伺服）、2.5D视觉伺服
控制核心
07
图像雅可比矩阵
定义与推导、交互矩阵、深度估计对雅可比的影响
矩阵数学
08
视觉伺服控制器设计
比例控制器、PID控制器、自适应控制器
控制器调参
09
稳定性理论基础
李雅普诺夫稳定性、输入-输出稳定性、鲁棒稳定性
理论稳定
10
IBVS稳定性分析
特征点数量与配置、图像噪声影响、奇异性问题
IBVS分析
11
PBVS稳定性分析
位姿估计误差、标定误差、深度不确定性
PBVS鲁棒
12
2.5D视觉伺服稳定性
混合方法的优势、部分笛卡尔重建、稳定性边界
2.5D混合
13
视觉伺服系统延迟分析
图像采集延迟、处理延迟、通信延迟、延迟对稳定性的影响
延迟实时
14
卡尔曼滤波在视觉伺服中的应用
状态估计、噪声抑制、预测控制
滤波估计
15
视觉伺服系统参数调优
增益调优、采样率选择、滤波器参数设置
调优实践
16
鲁棒控制策略
H∞控制、滑模控制、模型预测控制（MPC）在视觉伺服中的应用
鲁棒MPC
17
视觉伺服中的奇异点规避
雅可比矩阵秩亏、任务优先级、阻尼最小二乘法
奇异规避
18
多相机视觉伺服
立体视觉、多视角融合、协同控制
多相机融合
19
视觉伺服与力控结合
混合力位控制、装配任务中的视觉引导
力控装配
20
深度学习在视觉伺服中的应用
端到端学习、特征学习、深度强化学习
深度学习AI
21
视觉伺服系统仿真
MATLAB/Simulink仿真、ROS+Gazebo仿真、CoppeliaSim
仿真ROS
22
视觉伺服系统硬件选型
相机选型（帧率、分辨率、接口）、镜头选型、光源设计
硬件选型
23
视觉伺服系统软件架构
实时操作系统、多线程设计、数据流管理
软件架构
24
视觉伺服系统调试工具
数据记录与回放、可视化调试、性能分析
调试工具
25
视觉伺服系统故障诊断
常见故障模式、故障树分析、诊断流程
诊断维护
26
视觉伺服系统性能评估
精度评估、速度评估、鲁棒性评估、重复性评估
评估指标
27
视觉伺服系统标定与校准
手眼标定（眼在手、眼固定）、工具中心点标定
标定校准
28
视觉伺服系统安全设计
安全区域、紧急停止、故障安全模式
安全设计
29
视觉伺服系统案例研究
工业抓取案例、移动机器人导航案例、医疗手术机器人案例
案例实战
30
视觉伺服系统前沿趋势
事件相机、神经辐射场、多模态融合
前沿趋势