六自由度工业机器人末端误差补偿方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 国内外机器人发展现状 | 第8-10页 |
| 1.1.2 工业机器人末端精度研究 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外机器人误差研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 机器人运动学分析和误差建模 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 运动学建模 | 第15-17页 |
| 2.2.1 运动学坐标系 | 第15-16页 |
| 2.2.2 连杆坐标及连杆变换矩阵 | 第16-17页 |
| 2.3 正向运动学求解 | 第17-18页 |
| 2.4 逆向运动学求解 | 第18-20页 |
| 2.4.1 概述 | 第18-19页 |
| 2.4.2 代数求解逆解 | 第19-20页 |
| 2.5 工业机器人的运动学仿真 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 工业机器人定位误差建模与分析 | 第23-34页 |
| 3.1 误差源分析 | 第23-24页 |
| 3.2 运动学误差模型建立 | 第24-27页 |
| 3.3 非几何参数误差模型 | 第27-28页 |
| 3.4 扩展机器人误差模型 | 第28-30页 |
| 3.5 误差模型仿真 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 工业机器人定位误差补偿 | 第34-43页 |
| 4.1 末端误差补偿概论 | 第34页 |
| 4.2 牛顿-拉夫逊误差补偿方法 | 第34-36页 |
| 4.3 BP神经网络补偿法 | 第36-39页 |
| 4.4 PSO-BP算法误差补偿 | 第39-42页 |
| 4.5 本章总结 | 第42-43页 |
| 第5章 改进PSO-BP算法实现误差补偿 | 第43-51页 |
| 5.1 粒子群优化算法 | 第43-44页 |
| 5.1.1 PSO算法原理简介 | 第43页 |
| 5.1.2 PSO算法参数设置 | 第43-44页 |
| 5.2 改进PSO算法 | 第44-45页 |
| 5.3 改进PSO算法在函数中的测试 | 第45-49页 |
| 5.4 改进型PSO-BP算法误差补偿方法 | 第49-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
