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除锈爬壁机器人壁面行走控制技术研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 课题研究背景第14-15页
    1.2 船用壁面清洗类机器人研究现状第15-23页
    1.3 机器人定位技术研究现状第23-26页
    1.4 机器人路径规划研究现状第26-29页
    1.5 本课题的研究目标与内容第29-32页
        1.5.1 研究目标第29页
        1.5.2 研究内容第29-32页
第2章 除锈爬壁机器人机械系统建模与仿真第32-61页
    2.1 引言第32页
    2.2 除锈爬壁机器人静力学建模及分析第32-43页
        2.2.1 壁面坐标系的建立第33-34页
        2.2.2 静力学建模第34-37页
        2.2.3 除锈爬壁机器人壁面稳定性分析第37-43页
    2.3 除锈爬壁机器人动力学建模及分析第43-54页
        2.3.1 直线运动动力学建模第43-45页
        2.3.2 转弯运动动力学建模第45-51页
        2.3.3 动力学仿真分析第51-54页
    2.4 除锈爬壁机器人机械系统结构分析第54-57页
    2.5 除锈爬壁机器人机械系统试验研究第57-60页
        2.5.1 运动灵活性试验第57-58页
        2.5.2 负载特性试验第58-60页
    2.6 本章小结第60-61页
第3章 除锈爬壁机器人定位技术第61-83页
    3.1 引言第61页
    3.2 机器人定位模型建模第61-65页
        3.2.1 除锈爬壁机器人运动学建模第61-64页
        3.2.2 除锈爬壁机器人定位模型建模第64-65页
    3.3 除锈爬壁机器人定位传感器观测方程第65-74页
        3.3.1 机器人定位检测系统第65-69页
        3.3.2 定位传感器观测方程第69-74页
    3.4 除锈爬壁机器人信息融合定位第74-82页
        3.4.1 信息融合基本模型第74-75页
        3.4.2 信息融合算法第75-78页
        3.4.3 融合算法仿真分析第78-82页
    3.5 本章小结第82-83页
第4章 基于生物激励的神经网络路径规划研究第83-108页
    4.1 引言第83页
    4.2 生物激励神经网络算法基础第83-89页
        4.2.1 生物激励的神经网络数学模型及规划算法第83-85页
        4.2.2 环境建模及仿真研究第85-89页
    4.3 基于传感器的动态路径规划研究第89-96页
        4.3.1 基于传感器的动态路径规划仿真第89-94页
        4.3.2 参数对动态路径规划的影响分析第94-96页
    4.4 基于运动情况模板的路径规划算法第96-100页
    4.5 试验研究第100-107页
        4.5.1 运动控制方法第100-102页
        4.5.2 点到点路径规划试验研究第102-107页
    4.6 本章小结第107-108页
第5章 机器人完全遍历路径规划及试验研究第108-135页
    5.1 引言第108页
    5.2 完全遍历路径规划第108-122页
        5.2.1 完全遍历路径规划方式第108-115页
        5.2.2 启发式模板搜索算法第115-119页
        5.2.3 完全遍历路径规划试验第119-122页
    5.3 基于动力学反演控制的遍历路径规划优化第122-127页
        5.3.1 动力学反演控制器的设计第122-126页
        5.3.2 动力学反演控制仿真试验第126-127页
    5.4 综合路径规划试验研究第127-134页
        5.4.1 除锈爬壁机器人试验样机第128-130页
        5.4.2 综合路径规划试验第130-134页
    5.5 本章小结第134-135页
第6章 结论与展望第135-138页
    6.1 结论第135-136页
    6.2 展望第136-138页
参考文献第138-148页
攻读学位期间公开发表论文第148-150页
致谢第150-152页
作者简介第152页

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