| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8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 |