摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第10-22页 |
·研究目的和意义 | 第10-11页 |
·机器人无损抓取的国内外研究现状 | 第11-13页 |
·机器人滑觉传感器的国内外研究现状 | 第13-15页 |
·国外研究现状 | 第13-14页 |
·国内研究现状 | 第14-15页 |
·各类型滑觉传感器的优缺点 | 第15页 |
·基于滑觉反馈控制策略的国内外研究现状 | 第15-17页 |
·研究内容与技术路线 | 第17-18页 |
·研究内容 | 第17页 |
·技术路线 | 第17-18页 |
参考文献 | 第18-22页 |
第二章 机器人稳定抓取理论及果蔬机械损伤理论 | 第22-31页 |
·二指平行手爪与果蔬的接触分析 | 第22-23页 |
·稳定抓取理论 | 第23-28页 |
·空间抓取稳定性 | 第23-27页 |
·力系的平衡 | 第23页 |
·力封闭抓取 | 第23-27页 |
·接触抓取稳定性 | 第27-28页 |
·果蔬机械损伤理论 | 第28-29页 |
·果蔬机械损伤机理 | 第29页 |
·果蔬抓取损伤的影响因素 | 第29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
参考文献 | 第30-31页 |
第三章 机器人滑觉传感器的研制及其性能测试 | 第31-53页 |
·滑觉传感器的结构 | 第31-32页 |
·滑觉传感器的输出及其频谱分析 | 第32-35页 |
·滑觉观测实验装置 | 第32-33页 |
·滑觉传感器的输出 | 第33-34页 |
·滑觉信号的频谱分析 | 第34页 |
·滑觉信号产生机理 | 第34-35页 |
·基于离散小波变换的滑觉检测 | 第35-46页 |
·离散小波变换定义 | 第35-37页 |
·滑觉信号识别 | 第37-39页 |
·滑觉检测实验结果 | 第39-46页 |
·滑觉传感器性能测试 | 第46-51页 |
·实验方案 | 第46-47页 |
·实验结果 | 第47-51页 |
·本章小结 | 第51页 |
参考文献 | 第51-53页 |
第四章 基于减法聚类及自适应神经模糊网络的抓取力控制 | 第53-67页 |
·减法聚类及自适应神经模糊网络算法 | 第53-57页 |
·减法聚类的基本原理 | 第54-55页 |
·自适应神经模糊网络 | 第55-57页 |
·建模方法描述 | 第57-64页 |
·输入-输出数据库的生成 | 第57-58页 |
·由减法聚类构造初始T-S模糊模型 | 第58-59页 |
·规则数与模型规模的优化选择 | 第59-64页 |
·实验评估 | 第64-65页 |
·实验结果 | 第64-65页 |
·样本数据库的完善 | 第65页 |
·本章小结 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-67页 |
第五章 基于双滑觉检测的果蔬抓取力控制及其抓取损伤研究 | 第67-84页 |
·基于减法聚类的ANFIS控制器的设计 | 第67-72页 |
·输入-输出数据库的生成 | 第68-69页 |
·规则数与模型规模的优化选择 | 第69-72页 |
·试验结果 | 第72页 |
·基于双滑觉检测的番茄抓取损伤研究 | 第72-81页 |
·番茄的物理特性 | 第73-76页 |
·番茄抓取损伤研究 | 第76-81页 |
·实验方法 | 第76-77页 |
·实验结果与讨论 | 第77-81页 |
·本章小结 | 第81页 |
参考文献 | 第81-84页 |
第六章 结论与展望 | 第84-86页 |
·研究工作总结 | 第84页 |
·主要创新点 | 第84-85页 |
·展望 | 第85-86页 |
致谢 | 第86-88页 |
攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第88页 |