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基于动力学模型的机器人拖动示教技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究与应用现状第12-16页
        1.2.1 功率级脱离拖动示教第12-13页
        1.2.2 基于末端力矩传感器的拖动示教第13-14页
        1.2.3 基于力矩补偿的拖动示教第14-15页
        1.2.4 研究存在的主要问题和本文的解决办法第15-16页
    1.3 论文主要内容与组织结构第16-19页
        1.3.1 论文主要内容第16-17页
        1.3.2 论文组织结构第17-19页
第二章 协作机器人控制系统总体设计第19-27页
    2.1 协作机器人工作平台第19页
    2.2 协作机器人的运动控制硬件方案第19-24页
        2.2.1 硬件平台第20-22页
        2.2.2 机器人操作系统及通信协议第22-23页
        2.2.3 协作机器人通信配置第23-24页
    2.3 基于动力学模型的拖动示教总体流程第24-25页
        2.3.1 外界力检测第25页
        2.3.2 位置跟随力运动第25页
        2.3.3 实时采样计算及再现平台第25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 协作机器人软件架构设计第27-35页
    3.1 协作机器人软件简化架构模型第27页
    3.2 协作机器人闭环控制方案第27-29页
    3.3 拖动示教控制器计算流程第29-32页
    3.4 协作机器人拖动示教软件设计第32-33页
        3.4.1 示教过程软件设计第32页
        3.4.2 再现过程软件设计第32-33页
    3.5 碰撞检测软件模块设计第33-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第四章 机器人动力学模型分析第35-53页
    4.1 机器人关节空间受力分析第35-36页
    4.2 牛顿欧拉法动力学模型分析第36-42页
        4.2.1 动力学模型参数第36-37页
        4.2.2 误差分析第37-39页
        4.2.3 激励轨迹设计第39-42页
    4.3 神经网络形式动力学模型第42-46页
        4.3.1 神经网络介绍第42-43页
        4.3.2 激活函数第43-44页
        4.3.3 训练方法第44-46页
    4.4 神经网络动力学模型验证第46-51页
        4.4.1 正弦轨迹力矩验证第47-49页
        4.4.2 关节空间匀速运动力矩验证第49-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 机器人动力学模型参数辨识与物理验证第53-69页
    5.1 机器人动力学模型辨识方式第53-54页
        5.1.1 离线辨识第53页
        5.1.2 在线辨识第53-54页
    5.2 数据预处理第54-61页
        5.2.1 滤波第54-58页
        5.2.2 样本分析第58-61页
    5.3 牛顿欧拉法动力学模型参数辨识第61-62页
    5.4 神经网络法动力学模型训练第62-67页
    5.5 本章小结第67-69页
第六章 基于动力学模型的拖动示教物理验证第69-77页
    6.1 基于动力学模型的拖动示教方式分类第69-70页
    6.2 实验平台第70-71页
    6.3 单轴拖动示教物理实验第71-74页
        6.3.1 关节1拖动示教物理实验第71-73页
        6.3.2 关节2拖动示教物理实验第73页
        6.3.3 关节3拖动示教物理实验第73-74页
    6.4 三轴拖动示教物理实验第74-75页
    6.5 本章小结第75-77页
第七章 总结与展望第77-79页
    7.1 论文总结第77页
    7.2 论文展望第77-79页
致谢第79-81页
参考文献第81-83页
附录 A 埃夫特ER3A-C60机器人动力学模型第83-87页
附录 B 埃夫特ER3A-C60机器人神经网络形式动力学模型参数第87-91页
作者在攻读硕士期间发表的论文和科研成果第91页

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