致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 相关研究 | 第12-18页 |
1.2.1 基于运动学的机器人轨迹规划 | 第13-15页 |
1.2.2 基于动力学的机器人轨迹规划 | 第15-16页 |
1.2.3 动力学模型参数辨识 | 第16-18页 |
1.3 本文研究内容 | 第18-19页 |
1.4 本文结构 | 第19-21页 |
第二章 机械臂动力学模型参数辨识 | 第21-37页 |
2.1 引言 | 第21-22页 |
2.2 模型建立 | 第22-24页 |
2.2.1 刚体动力学 | 第23页 |
2.2.2 重力补偿、动力学耦合和摩擦力 | 第23-24页 |
2.3 辨识实验设计 | 第24-25页 |
2.3.1 激励轨迹参数的选择 | 第24-25页 |
2.3.2 激励轨迹最优化 | 第25页 |
2.4 数据获取和信号处理 | 第25-28页 |
2.4.1 数据平均和噪声方差估计 | 第26页 |
2.4.2 关节速度和关节加速度的计算 | 第26-28页 |
2.5 参数估计和模型验证 | 第28-30页 |
2.5.1 参数估计 | 第28-29页 |
2.5.2 模型验证 | 第29-30页 |
2.6 实验与分析 | 第30-35页 |
2.6.1 模型建立与激励轨迹设计 | 第31页 |
2.6.2 数据处理与参数估计 | 第31-34页 |
2.6.3 模型验证 | 第34-35页 |
2.7 本章小结 | 第35-37页 |
第三章 基于凸优化的时间最优轨迹规划 | 第37-51页 |
3.1 引言 | 第37页 |
3.2 基本问题描述 | 第37-39页 |
3.3 基本时间最优问题到凸优化控制问题的变换 | 第39-40页 |
3.4 扩展的凸优化控制问题 | 第40-43页 |
3.4.1 其他不等式约束 | 第41-42页 |
3.4.2 目标函数优化 | 第42页 |
3.4.3 广义的时间最优问题 | 第42-43页 |
3.5 数值计算 | 第43-46页 |
3.6 实验与分析 | 第46-49页 |
3.6.1 实验任务说明 | 第46-47页 |
3.6.2 实验结果 | 第47-49页 |
3.7 本章小结 | 第49-51页 |
第四章 给定运动时间的能量最优轨迹规划 | 第51-65页 |
4.1 引言 | 第51页 |
4.2 问题模型建立 | 第51-54页 |
4.2.1 基本问题描述 | 第52页 |
4.2.2 建模 | 第52-54页 |
4.3 基于动态规划的给定运动时间能量最优轨迹规划 | 第54-59页 |
4.3.1 动态规划算法概述 | 第54-56页 |
4.3.2 动态规划算法应用于轨迹规划 | 第56-59页 |
4.4 实验与分析 | 第59-63页 |
4.4.1 实验平台介绍 | 第59-60页 |
4.4.2 实验结果 | 第60-63页 |
4.5 本章小结 | 第63-65页 |
第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
5.1 总结 | 第65页 |
5.2 展望 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-73页 |
作者简历 | 第73-75页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第75页 |