基于滑觉检测的农业机器人果蔬抓取研究



基于滑觉检测的农业机器人果蔬抓取研究

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基于滑觉检测的农业机器人果蔬抓取研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-10页
第一章绪论	第10-22页
· 研究目的和意义	第10-11页
· 机器人无损抓取的国内外研究现状	第11-13页
· 机器人滑觉传感器的国内外研究现状	第13-15页
· 国外研究现状	第13-14页
· 国内研究现状	第14-15页
· 各类型滑觉传感器的优缺点	第15页
· 基于滑觉反馈控制策略的国内外研究现状	第15-17页
· 研究内容与技术路线	第17-18页
· 研究内容	第17页
· 技术路线	第17-18页
参考文献	第18-22页
第二章机器人稳定抓取理论及果蔬机械损伤理论	第22-31页
· 二指平行手爪与果蔬的接触分析	第22-23页
· 稳定抓取理论	第23-28页
· 空间抓取稳定性	第23-27页
· 力系的平衡	第23页
· 力封闭抓取	第23-27页
· 接触抓取稳定性	第27-28页
· 果蔬机械损伤理论	第28-29页
· 果蔬机械损伤机理	第29页
· 果蔬抓取损伤的影响因素	第29页
· 本章小结	第29-30页
参考文献	第30-31页
第三章机器人滑觉传感器的研制及其性能测试	第31-53页
· 滑觉传感器的结构	第31-32页
· 滑觉传感器的输出及其频谱分析	第32-35页
· 滑觉观测实验装置	第32-33页
· 滑觉传感器的输出	第33-34页
· 滑觉信号的频谱分析	第34页
· 滑觉信号产生机理	第34-35页
· 基于离散小波变换的滑觉检测	第35-46页
· 离散小波变换定义	第35-37页
· 滑觉信号识别	第37-39页
· 滑觉检测实验结果	第39-46页
· 滑觉传感器性能测试	第46-51页
· 实验方案	第46-47页
· 实验结果	第47-51页
· 本章小结	第51页
参考文献	第51-53页
第四章基于减法聚类及自适应神经模糊网络的抓取力控制	第53-67页
· 减法聚类及自适应神经模糊网络算法	第53-57页
· 减法聚类的基本原理	第54-55页
· 自适应神经模糊网络	第55-57页
· 建模方法描述	第57-64页
· 输入-输出数据库的生成	第57-58页
· 由减法聚类构造初始T-S模糊模型	第58-59页
· 规则数与模型规模的优化选择	第59-64页
· 实验评估	第64-65页
· 实验结果	第64-65页
· 样本数据库的完善	第65页
· 本章小结	第65-66页
参考文献	第66-67页
第五章基于双滑觉检测的果蔬抓取力控制及其抓取损伤研究	第67-84页
· 基于减法聚类的ANFIS控制器的设计	第67-72页
· 输入-输出数据库的生成	第68-69页
· 规则数与模型规模的优化选择	第69-72页
· 试验结果	第72页
· 基于双滑觉检测的番茄抓取损伤研究	第72-81页
· 番茄的物理特性	第73-76页
· 番茄抓取损伤研究	第76-81页
· 实验方法	第76-77页
· 实验结果与讨论	第77-81页
· 本章小结	第81页
参考文献	第81-84页
第六章结论与展望	第84-86页
· 研究工作总结	第84页
· 主要创新点	第84-85页
· 展望	第85-86页
致谢	第86-88页
攻读硕士学位期间发表论文目录	第88 页

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