六自由度工业机器人轨迹规划算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第10-13页 |
| 1.2.1 轨迹规划 | 第10-11页 |
| 1.2.2 规划的方法 | 第11页 |
| 1.2.3 优化算法 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 工业机器人运动学分析 | 第14-23页 |
| 2.1 工业机器人的的位姿变换 | 第14-15页 |
| 2.2 工业机器人的运动学数学模型 | 第15-22页 |
| 2.2.1 工业机器人的D-H模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 运动学正解 | 第16-17页 |
| 2.2.3 运动学逆解 | 第17-21页 |
| 2.2.4 欧拉角的求解 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 六自由度机器人轨迹规划 | 第23-32页 |
| 3.1 轨迹规划方法 | 第23-25页 |
| 3.1.1 五次多项式样条 | 第23-24页 |
| 3.1.2 非均匀B样条 | 第24-25页 |
| 3.2 机器人建模与仿真 | 第25-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 机器人运动路径的优化 | 第32-47页 |
| 4.1 改进的粒子群算法 | 第32-37页 |
| 4.1.1 粒子群算法简介 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于较近原则生成初始解 | 第33页 |
| 4.1.3 计算种群个体的适应度 | 第33页 |
| 4.1.4 进化选择 | 第33页 |
| 4.1.5 追随算子 | 第33-34页 |
| 4.1.6 盘旋算子 | 第34-36页 |
| 4.1.7 改进算法的基本流程 | 第36-37页 |
| 4.2 算法运行结果及分析 | 第37-43页 |
| 4.2.1 最近个数对改进算法的影响 | 第37-39页 |
| 4.2.2 间隔数对改进算法的影响 | 第39-40页 |
| 4.2.3 调序次数对改进算法的影响 | 第40页 |
| 4.2.4 原始随机参考粒子对改进算法的影响 | 第40-41页 |
| 4.2.5 改进算法与其它算法的对比分析 | 第41-43页 |
| 4.3 轿车车身焊点路径的优化 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 六自由度机器人运动仿真平台的设计 | 第47-54页 |
| 5.1 机器人模型的建立 | 第47-48页 |
| 5.2 机器人三维模型运动控制原理 | 第48-49页 |
| 5.3 机器人仿真界面的搭建 | 第49-50页 |
| 5.4 机器人模型的程序控制 | 第50-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 六自由度机器人避障轨迹规划 | 第54-72页 |
| 6.1 C空间机械臂的避障 | 第54-64页 |
| 6.1.1 关节空间栅格化环境模型 | 第54页 |
| 6.1.2 改进的自适应多位变异遗传算法 | 第54-58页 |
| 6.1.3 机械臂的避障原理 | 第58-61页 |
| 6.1.4 障碍物在 C 空间的映射 | 第61-62页 |
| 6.1.5 改进算法的基本流程 | 第62-63页 |
| 6.1.6 机械臂避障路径求解 | 第63-64页 |
| 6.2 机械臂笛卡尔空间避障 | 第64-71页 |
| 6.2.1 机械臂避障原理 | 第64页 |
| 6.2.2 机械臂碰撞检测模块 | 第64-65页 |
| 6.2.3 改进遗传算法优化规划样条参数 | 第65-66页 |
| 6.2.4 改进算法优化结果及仿真 | 第66-68页 |
| 6.2.5 六自由度机器人控制平台的建立 | 第68-69页 |
| 6.2.6 改进算法机器人实体上验证 | 第69-71页 |
| 6.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第7章 结论与展望 | 第72-73页 |
| 7.1 结论 | 第72页 |
| 7.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
