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高精度Delta机器人的开发及应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 机器人国内外研究现状第12-14页
        1.2.2 运动学及动力学建模分析第14-15页
        1.2.3 机器人结构优化分析第15页
        1.2.4 误差补偿研究现状第15-16页
    1.3 本文研究意义第16页
    1.4 本文的研究内容第16-19页
第2章 Delta机器人的系统总体设计第19-29页
    2.1 引言第19页
    2.2 系统总体结构设计第19-20页
    2.3 机器人结构设计第20-21页
        2.3.1 机器人结构参数第20页
        2.3.2 机器人机械结构设计第20-21页
    2.4 电机选型第21-25页
        2.4.1 功率扭矩分析第21-22页
        2.4.2 电机选型其他规则第22-25页
    2.5 Delta机器人的装配和结构分析第25-26页
        2.5.1 机器人实体建模第25-26页
        2.5.2 机器人装配第26页
    2.6 技术参数和指标第26-27页
    2.7 本章小结第27-29页
第3章 运动学及动力学建模仿真第29-47页
    3.1 引言第29页
    3.2 机器人简化分析第29-31页
        3.2.1 机器人坐标系第29-30页
        3.2.2 自由度计算第30页
        3.2.3 机构简化第30-31页
    3.3 运动学位置正解和逆解第31-34页
        3.3.1 位置逆解分析第31-33页
        3.3.2 位置正解分析第33-34页
    3.4 运动学建模与误差分析第34-38页
        3.4.1 运动学建模第34-36页
        3.4.2 ADAMS运动学仿真第36-38页
    3.5 弹性动力学研究第38-46页
        3.5.1 弹性动力学建模第39-43页
        3.5.2 误差分析与精度改善第43-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第4章 基于遗传算法的结构参数优化第47-57页
    4.1 引言第47页
    4.2 工作空间分析第47-49页
        4.2.1 工作空间的约束条件及求解第47-49页
        4.2.2 有效正方体体积第49页
    4.3 遗传算法第49-51页
    4.4 优化问题的数学模型第51-53页
        4.4.1 目标函数第51-52页
        4.4.2 设计变量第52-53页
    4.5 基于遗传算法的机器人参数结构优化第53-55页
    4.6 本章小结第55-57页
第5章 基于双目视觉的误差补偿第57-75页
    5.1 引言第57页
    5.2 Delta机器人末端位置测量及补偿方案第57-58页
    5.3 双目视觉成像原理第58-62页
        5.3.1 双目视觉基本原理第58页
        5.3.2 坐标转换关系第58-59页
        5.3.3 小孔成像原理第59-61页
        5.3.4 双目视觉坐标求解第61-62页
    5.4 双目测量系统及实验分析第62-72页
        5.4.1 实验系统组成第62-64页
        5.4.2 机器人末端位置测量对比第64-70页
        5.4.3 机器人末端位置重复精度对比第70-72页
    5.5 实验误差分析第72-73页
    5.6 本章小结第73-75页
第6章 实验及应用第75-81页
    6.1 分拣实验第75-78页
    6.2 激光打印切割第78-79页
    6.3 绘画机器人第79-80页
    6.4 本章小结第80-81页
第7章 结论与展望第81-83页
    7.1 结论第81-82页
    7.2 展望第82-83页
参考文献第83-87页
致谢第87页

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