基于神经元网络算法的六自由度手臂机器人的控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·机器人学的智能化发展 | 第8-10页 |
| ·多关节机械手臂的发展现状 | 第9页 |
| ·神经元网络的发展现状 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的主要工作内容和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的组织 | 第11-12页 |
| 第二章 六自由度机械手臂的运动模型 | 第12-32页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·机器人的系统结构 | 第12-17页 |
| ·机器人的分类 | 第14-15页 |
| ·机器人的自由度 | 第15-17页 |
| ·机械手臂的硬件结构 | 第17-19页 |
| ·传感器 | 第17-18页 |
| ·执行器 | 第18-19页 |
| ·机械手臂空间模型的建立 | 第19-26页 |
| ·位置和姿态的表示 | 第19-20页 |
| ·坐标变换 | 第20-23页 |
| ·机器人正向运动学 | 第23-24页 |
| ·连杆参数的确定 | 第24-26页 |
| ·机械手臂运动方程求解 | 第26-32页 |
| ·运动方程正向求解 | 第26-29页 |
| ·运动方程逆向求解 | 第29-32页 |
| 第三章 MSP430单片机IO接口板的设计和通信 | 第32-41页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·单片机IO板的硬件实现 | 第33-38页 |
| ·MSP430单片机的结构和特点 | 第33-34页 |
| ·硬件设计 | 第34-38页 |
| ·单片机IO板的软件设计 | 第38-41页 |
| ·IO板数据采集 | 第38-39页 |
| ·IO板通信 | 第39-41页 |
| 第四章 神经元网络算法的应用 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·BP网络模型 | 第41-48页 |
| ·BP网络的特点 | 第41-43页 |
| ·BP算法的原理 | 第43-45页 |
| ·激活函数 | 第45-46页 |
| ·训练参数的确定 | 第46-48页 |
| ·网络训练和网络预测原理 | 第48-50页 |
| ·网络训练 | 第48-49页 |
| ·网络预测 | 第49-50页 |
| ·网络模型的算法改进 | 第50-53页 |
| ·BP网络的局限性 | 第50-51页 |
| ·算法改进方案 | 第51-53页 |
| 第五章 上位机软件设计和机械手臂的控制 | 第53-65页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·BP算法在VC++中的实现 | 第53-58页 |
| ·上位机程序测试 | 第54-57页 |
| ·多线程数据通信 | 第57-58页 |
| ·机械手臂模型的样本数据的学习和预测 | 第58-62页 |
| ·输入输出数据的归一化处理 | 第62-63页 |
| ·手臂模型的误差分析 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录 | 第70页 |
