| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| ·课题概述 | 第10-12页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·本课题的提出和研究目的 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·国内外研究情况 | 第12-21页 |
| ·面向微操作的移动微机器人研究 | 第12-18页 |
| ·微机器人驱动控制研究 | 第18-20页 |
| ·机器人微装配路径规划研究 | 第20-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 微机器人轮结构尺寸设计 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·毫米级微机器人及微装配系统介绍 | 第24-28页 |
| ·微搬运机器人OMMR-I | 第25-26页 |
| ·微装配机器人CRABOT | 第26-27页 |
| ·基于移动微机器人的微装配系统 | 第27-28页 |
| ·OMMR-I 微机器人轮结构尺寸设计 | 第28-36页 |
| ·动力学分析 | 第28-31页 |
| ·基于遗传算法的轮结构尺寸设计 | 第31-36页 |
| ·CRABOT 微机器人轮尺寸设计 | 第36-39页 |
| ·动力学分析 | 第36-38页 |
| ·轮尺寸设计 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 微机器人运动学研究 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·微机器人的全方位运动学特性 | 第42-47页 |
| ·全方位移动机器人简述 | 第42-43页 |
| ·微机器人轮子的运动学约束 | 第43-46页 |
| ·微机器人的机动性 | 第46-47页 |
| ·微机器人运动学模型与仿真 | 第47-50页 |
| ·运动学模型建立 | 第47-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-50页 |
| ·微夹钳运动学模型与仿真 | 第50-53页 |
| ·运动学模型建立 | 第50-52页 |
| ·仿真研究 | 第52-53页 |
| ·实验 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 微机器人滑动研究 | 第55-77页 |
| ·引言 | 第55-57页 |
| ·微机器人滑动动力学模型 | 第57-61页 |
| ·轮滑动速度模型 | 第57-59页 |
| ·摩擦力模型 | 第59-60页 |
| ·微机器人滑动动力学方程 | 第60-61页 |
| ·基于动力学模型的滑动研究 | 第61-71页 |
| ·产生滑动的因素分析 | 第61-66页 |
| ·仿真研究 | 第66-71页 |
| ·基于视觉反馈控制的滑动克服方法 | 第71-75页 |
| ·视觉反馈控制原理 | 第72-74页 |
| ·仿真研究 | 第74-75页 |
| ·实验 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 微机器人步进运动稳定性研究 | 第77-89页 |
| ·引言 | 第77-79页 |
| ·微机器人的常规步进运动控制 | 第77-78页 |
| ·微机器人的微步进运动控制 | 第78-79页 |
| ·基于转矩自平衡的微马达步进定位 | 第79-82页 |
| ·常规步进时的微马达TSB 定位 | 第79-81页 |
| ·微步进时的TSB 定位 | 第81-82页 |
| ·微机器人步进运动仿真与稳定步进控制实现 | 第82-86页 |
| ·步进运动仿真模型建立 | 第82-84页 |
| ·步进运动稳定性仿真研究 | 第84-85页 |
| ·稳定步进的控制实现方法 | 第85-86页 |
| ·实验 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 微装配路径规划研究 | 第89-122页 |
| ·引言 | 第89-91页 |
| ·基于微机器人的微装配任务 | 第89-90页 |
| ·常规微装配路径规划方法 | 第90-91页 |
| ·微装配任务到监督-增强式学习框架的映射 | 第91-93页 |
| ·微机器人的学习环境构建和状态表示 | 第91-92页 |
| ·微机器人的动作设计 | 第92页 |
| ·微机器人的状态更新 | 第92-93页 |
| ·基于监督-增强式混合学习方法的微装配路径规划 | 第93-98页 |
| ·奖赏函数和学习策略 | 第94页 |
| ·状态空间的Tile-Coding 法划分 | 第94-96页 |
| ·监督-增强式混合学习算法 | 第96-98页 |
| ·仿真研究 | 第98-107页 |
| ·SL-RL 与常规路径规划方法的比较 | 第98-101页 |
| ·SL-RL 与SARSA( λ)方法的路径规划比较 | 第101-104页 |
| ·不同学习结束条件对SL-RL 路径规划的影响 | 第104-107页 |
| ·微机器人状态空间的划分模型及其应用效果 | 第107-115页 |
| ·在工作平台上学习时的状态空间划分 | 第107-109页 |
| ·在微装配区域内学习时的状态空间划分 | 第109-110页 |
| ·仿真研究 | 第110-115页 |
| ·路径规划知识库的构建与应用 | 第115-120页 |
| ·构建路径规划知识库的目的和方法 | 第115-116页 |
| ·路径规划知识库的应用方法 | 第116-117页 |
| ·仿真研究 | 第117-120页 |
| ·实验 | 第120-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 总结与展望 | 第122-124页 |
| ·研究工作总结 | 第122页 |
| ·创新点 | 第122-123页 |
| ·研究展望 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 攻读博士学位期间的学术成果及获奖 | 第136-140页 |
| 上海交通大学博士学位论文答辩决议书 | 第140页 |