冗余度机器人的多目标优化方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 论文研究的内容及意义 | 第14-15页 |
| 1.3.1 论文研究的内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 课题意义 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 模型构建 | 第17-29页 |
| 2.1 运动学模型 | 第17页 |
| 2.2 主运动和自运动 | 第17-18页 |
| 2.3 目标函数 | 第18-20页 |
| 2.3.1 最小距离 | 第18-20页 |
| 2.3.2 加权距离 | 第20页 |
| 2.4 平面四自由度模型 | 第20-27页 |
| 2.4.1 机构模型 | 第20-22页 |
| 2.4.2 障碍位置 | 第22-23页 |
| 2.4.3 仿真模型 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 冗余度机器人的自运动 | 第29-41页 |
| 3.1 避障作用值 | 第29-32页 |
| 3.1.1 定义 | 第29页 |
| 3.1.2 离散分析 | 第29-30页 |
| 3.1.3 避障作用值的验证 | 第30-32页 |
| 3.2 梯度投影法的自运动避障作用值 | 第32-33页 |
| 3.3 自运动的控制 | 第33-37页 |
| 3.3.1 加权广义逆 | 第33-36页 |
| 3.3.2 参数化 | 第36-37页 |
| 3.4 自运动的特性 | 第37-39页 |
| 3.4.1 自运动的收敛性 | 第37-38页 |
| 3.4.2 系数k的影响 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 协调方法 | 第41-47页 |
| 4.1 引言 | 第41-43页 |
| 4.2 负避障作用值的自运动的作用 | 第43-44页 |
| 4.3 协调方法 | 第44-45页 |
| 4.4 控制策略 | 第45-46页 |
| 4.4.1 单独采用主运动或自运动策略 | 第45页 |
| 4.4.2 主运动中加入自运动策略 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 平面四自由度机器人仿真 | 第47-53页 |
| 5.1 梯度投影法 | 第47页 |
| 5.2 单独采用主运动或自运动策略 | 第47-49页 |
| 5.3 主运动中加入自运动策略 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 空间七自由度机器人仿真 | 第53-67页 |
| 6.1 空间机器人建模 | 第53-56页 |
| 6.1.1 后置模型 | 第53-54页 |
| 6.1.2 前置模型 | 第54-55页 |
| 6.1.3 空间七自由度机器人模型 | 第55-56页 |
| 6.2 计算雅可比矩阵 | 第56-57页 |
| 6.3 仿真 | 第57-65页 |
| 6.3.1 梯度投影法 | 第57页 |
| 6.3.2 单独采用主运动或自运动策略 | 第57-63页 |
| 6.3.3 主运动中加入自运动策略 | 第63-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第7章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 总结 | 第67页 |
| 7.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
