| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·林业机器人研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外研究状况 | 第9-11页 |
| ·国内研究状况 | 第11-12页 |
| ·绿篱修剪技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·机器人控制方法 | 第13-15页 |
| ·PID控制 | 第13页 |
| ·变结构控制 | 第13-14页 |
| ·自适应控制 | 第14页 |
| ·模糊控制 | 第14-15页 |
| ·神经网络控制 | 第15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 绿篱修剪移动机器人的运动原理研究 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·机器人的自由度 | 第17页 |
| ·机器人的物理模型 | 第17页 |
| ·运动学原理 | 第17-24页 |
| ·基于Denavt-Hartenberg(D-H)方法建模 | 第17-18页 |
| ·正运动学分析 | 第18-21页 |
| ·逆运动学问题 | 第21-24页 |
| ·机器人作业空间分析 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 绿篱修剪移动机器人动力学、控制与仿真 | 第27-54页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·动力学分析 | 第27-32页 |
| ·机器人的连杆速度 | 第27-28页 |
| ·机器人的动能 | 第28-29页 |
| ·机器人的势能 | 第29页 |
| ·动力学方程 | 第29-32页 |
| ·模糊RBF网络自适应控制仿真 | 第32-40页 |
| ·传统RBF神经网络控制律设计 | 第33-34页 |
| ·模糊增益调整的RBF神经网络设计 | 第34-36页 |
| ·模糊RBF网络控制仿真模型 | 第36-40页 |
| ·机器人PID控制仿真模型 | 第40-41页 |
| ·模糊RBF网络控制与传统PID控制 | 第41-53页 |
| ·控制输入 | 第41-44页 |
| ·位置跟踪及跟踪误差 | 第44-48页 |
| ·速度跟踪及跟踪误差 | 第48-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 4 控制系统软件设计 | 第54-62页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·主界面设计 | 第54-61页 |
| ·正解 | 第57-58页 |
| ·逆解 | 第58-59页 |
| ·电机调试 | 第59页 |
| ·作业空间分析 | 第59-60页 |
| ·数据接收 | 第60页 |
| ·传感器控制 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 5 结论 | 第62-63页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·作者的工作 | 第62页 |
| ·今后的工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第67-68页 |
| 附录Ⅰ 矩阵M(θ)各元素解 | 第68-71页 |
| 附录Ⅱ D_(1,v),D_(2,v)…D_(6,v)各矩阵元素解 | 第71-79页 |
| 详细摘要 | 第79-81页 |