| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·工业机器人技术概论 | 第9-12页 |
| ·工业机器人定义与特点 | 第9-10页 |
| ·工业机器人的组成、特性与模块化 | 第10-11页 |
| ·工业机器人的应用与发展前景 | 第11-12页 |
| ·工业机器人轨迹规划算法概述 | 第12-15页 |
| ·轨迹规划简介 | 第12-13页 |
| ·轨迹规划算法的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要内容和章节安排 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 工业机器人运动学 | 第17-32页 |
| ·机器人运动学基础知识 | 第17-25页 |
| ·机器人的位姿描述 | 第17-22页 |
| ·运动学正向问题 | 第22-23页 |
| ·运动学逆向问题 | 第23页 |
| ·广义连杆变换齐次矩阵 | 第23-25页 |
| ·PUMA560 机器人介绍 | 第25-31页 |
| ·PUMA560 机器人的结构和参数 | 第25-27页 |
| ·PUMA560 机器人运动学 | 第27-29页 |
| ·PUMA560 机器人逆运动学求解 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 工业机器人一般轨迹规划与生成 | 第32-41页 |
| ·关节空间轨迹规划 | 第32-34页 |
| ·笛卡尔空间轨迹规划 | 第34-40页 |
| ·直线的轨迹规划 | 第34-36页 |
| ·空间圆弧的轨迹规划 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 机器人最优时间轨迹规划 | 第41-62页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·机器人时间最优轨迹规划的基本原理 | 第42-44页 |
| ·遗传算法的优化原理 | 第44-48页 |
| ·遗传算法的工作原理 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第46-47页 |
| ·遗传算法的特点 | 第47-48页 |
| ·B 样条曲线 | 第48-53页 |
| ·四阶三次均匀 B 样条函数的推导方法 | 第48-49页 |
| ·四阶三次 B 样条曲线的性质 | 第49-50页 |
| ·控制点的求法 | 第50-52页 |
| ·边界条件 | 第52-53页 |
| ·基于遗传算法的机器人时间最优 B 样条轨迹设计 | 第53-61页 |
| ·机器人关节空间 B 样条轨迹优化设计 | 第53-60页 |
| ·机器人笛卡尔空间 B 样条轨迹优化设计 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 轨迹规划算法仿真 | 第62-71页 |
| ·MATLAB 的 ROBOTICS TOOLBOX 介绍 | 第62-67页 |
| ·Robotics ToolBox 概述 | 第62页 |
| ·创建机器人对象 | 第62-64页 |
| ·机器人正逆运动学仿真 | 第64-65页 |
| ·轨迹规划 | 第65-67页 |
| ·最优时间轨迹规划算法仿真 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第77页 |