基于距离误差模型的机器人绝对精度标定研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| ·引言 | 第6页 |
| ·机器人的发展现状和发展趋势 | 第6-7页 |
| ·通用视觉测量机器人在国内外的发展状况 | 第7-10页 |
| ·国外的研究与应用现状 | 第8-9页 |
| ·国内的研究与应用现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的背景和方向 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 机器人运动学模型和微分运动学 | 第12-25页 |
| ·机器人运动学模型的D-H表示方法 | 第12-15页 |
| ·机器人D-H建模 | 第12-14页 |
| ·验证所建立的D-H模型 | 第14-15页 |
| ·修正的D-H模型 | 第15-16页 |
| ·机器人微分运动学模型 | 第16-21页 |
| ·微分平移和微分旋转 | 第16-18页 |
| ·机器人的微分运动 | 第18-21页 |
| ·机器人连杆参数误差与机器人定位精度的关系 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于距离误差的标定方法和数据采集 | 第25-37页 |
| ·机器人距离误差模型 | 第25-29页 |
| ·距离误差的表达式 | 第25-26页 |
| ·距离误差与机器人定位精度误差之间的关系 | 第26-28页 |
| ·等距离标定模型 | 第28-29页 |
| ·数据采集前期准备 | 第29-33页 |
| ·机器人零位信息的标定 | 第29-30页 |
| ·产生机器人球面运动指令 | 第30-32页 |
| ·验证机器人球形运动指令 | 第32-33页 |
| ·数据采集 | 第33-36页 |
| ·检测系统 | 第33-34页 |
| ·构建测量系统采集数据 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 算法分析与数据处理 | 第37-48页 |
| ·数值稳定性与条件数 | 第37-39页 |
| ·奇异值分解 | 第39-40页 |
| ·总体最小二乘 | 第40-43页 |
| ·参数的唯一可辨识性 | 第40页 |
| ·总体最小二乘的最小范数解 | 第40-43页 |
| ·数值处理 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
