工业机器人的运动轨迹规划和轨迹跟踪控制



工业机器人的运动轨迹规划和轨迹跟踪控制

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工业机器人的运动轨迹规划和轨迹跟踪控制

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 课题研究的背景和意义	第11-13页
1.2 工业机器人运动学逆解研究现状	第13-14页
1.3 工业机器人运动轨迹规划研究现状	第14-15页
1.4 工业机器人轨迹跟踪控制研究现状	第15-18页
1.5 本文主要研究内容及文章结构	第18-21页
1.5.1 研究内容	第18-19页
1.5.2 文章结构	第19-21页
第二章机器人运动学逆解的优化算法	第21-37页
2.1 机器人的逆运动学解析解	第22-26页
2.1.1 六自由度机器人的逆运动学解析解	第22-25页
2.1.2 机器人的逆运动学解析解的局限性	第25-26页
2.2 机器人的逆运动学数值解	第26-29页
2.2.1 机器人逆运动学的牛顿迭代法	第26-28页
2.2.2 牛顿迭代法的局限性	第28-29页
2.3 基于模拟退火自适应遗传算法的逆运动学数值解	第29-32页
2.4 机器人运动学逆解实验	第32-36页
2.5 本章小结	第36-37页
第三章工业机器人的运动轨迹规划	第37-59页
3.1 笛卡尔空间运动轨迹规划	第37-43页
3.1.1 基于正弦速度曲线的空间直线规划	第38-40页
3.1.2 基于四元数的空间圆弧姿态规划	第40-43页
3.2 基于加速度约束的关节空间运动轨迹规划	第43-53页
3.2.1 五次多项式插补函数	第44-46页
3.2.2 基于粒子群算法的插补函数参数求解	第46-49页
3.2.3 非对称S型轨迹规划	第49-52页
3.2.4 指数型插补函数	第52-53页
3.3 轨迹规划仿真	第53-58页
3.3.1 基于四元数的空间圆弧规划仿真	第53-54页
3.3.2 基于粒子群算法的五次多项式规划仿真	第54-58页
3.4 本章小结	第58-59页
第四章工业机器人的轨迹跟踪控制	第59-76页
4.1 机器人的动力学方程	第59-63页
4.1.1 机器人动力学模型的拉格朗日法推导	第59-61页
4.1.2 机器人动力学方程的特性	第61-63页
4.2 传统PD+前馈控制	第63-65页
4.3 迭代学习控制	第65-70页
4.3.1 P型迭代学习控制	第65-69页
4.3.2 D型迭代学习控制	第69-70页
4.4 自适应迭代学习PD控制	第70-75页
4.5 本章小结	第75-76页
第五章轨迹跟踪控制算法实验	第76-86页
5.1 实验平台介绍	第76-80页
5.1.1 机械部分介绍	第76-77页
5.1.2 控制部分介绍	第77-78页
5.1.3 SCARA机器人的数学模型	第78-80页
5.2 实验结果以及数据分析	第80-85页
5.3 本章小结	第85-86页
总结与展望	第86-89页
参考文献	第89-95页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果	第95-96页
致谢	第96-97页
附件	第97页

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