| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 机器人运动学数学理论基础 | 第14-24页 |
| 2.1 连杆位姿描述与坐标变换 | 第14-16页 |
| 2.2 串联连杆位姿变换 | 第16-17页 |
| 2.3 坐标系微分运动 | 第17-18页 |
| 2.4 坐标系间的微分变换关系 | 第18-21页 |
| 2.5 机器人雅克比矩阵 | 第21-22页 |
| 2.6 机器人误差分析 | 第22-23页 |
| 2.6.1 误差源分析 | 第22页 |
| 2.6.2 机器人的重复精度与绝对精度 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 KUKA工业机器人运动学模型和误差模型 | 第24-36页 |
| 3.1 KUKA工业机器人简介 | 第24-25页 |
| 3.2 KUKA工业机器人运动学模型 | 第25-32页 |
| 3.2.1 机器人标系的建立 | 第25-29页 |
| 3.2.2 机器人正运动学求解 | 第29-30页 |
| 3.2.3 机器人逆运动学求解 | 第30-32页 |
| 3.3 基于几何误差的机器人误差模型 | 第32-35页 |
| 3.3.1 常用的误差模型 | 第32页 |
| 3.3.2 几何误差模型 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于DE-BP网络的KUKA工业机器人逆运动学求解 | 第36-46页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 神经网络 | 第36-39页 |
| 4.3 微分进化算法 | 第39-42页 |
| 4.3.1 初始化 | 第39-40页 |
| 4.3.2 变异操作 | 第40页 |
| 4.3.3 交叉操作 | 第40-41页 |
| 4.3.4 选择操作过程 | 第41-42页 |
| 4.4 基于DE-BP网络的机器人逆运动学求解 | 第42-43页 |
| 4.4.1 参数编码 | 第42页 |
| 4.4.2 确定适应度函数 | 第42-43页 |
| 4.5 仿真分析 | 第43-45页 |
| 4.6 求解实例 | 第45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于虚拟空间点约束的机器人运动学标定 | 第46-56页 |
| 5.1 单点接触约束标定技术 | 第46页 |
| 5.2 单点接触约束标定原理 | 第46-48页 |
| 5.3 虚拟空间点约束标定法的应用 | 第48-49页 |
| 5.4 虚拟空间点约束标定法的分析 | 第49-52页 |
| 5.4.1 关节角度放大性分析 | 第49-51页 |
| 5.4.2 距离s取值分析 | 第51-52页 |
| 5.5 基于虚拟空间点约束的标定仿真 | 第52-54页 |
| 5.6 基于虚拟空间点约束的标定试验 | 第54-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第63页 |