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基于能量最优六自由度串联机器人轨迹规划研究

摘要第1-3页
Abstract第3-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·论文研究背景及意义第7-8页
   ·机器人发展历程及研究趋势第8-9页
   ·机器人轨迹规划国内外研究现状第9-10页
   ·课题来源和本文研究内容第10-12页
第二章 六自由度串联机器人运动学分析及轨迹规划研究第12-32页
   ·运动学理论概述第12-15页
     ·机器人位姿描述第12-14页
     ·空间坐标系的齐次变换第14-15页
   ·正运动学分析第15-18页
     ·机器人连杆参数及坐标系定义第15-16页
     ·建立机器人运动学方程第16-18页
   ·机器人逆运动学分析第18-20页
   ·轨迹规划概述第20-21页
     ·轨迹规划定义及流程第20-21页
     ·轨迹规划分类第21页
   ·关节空间轨迹规划方法概述第21-25页
     ·多项式插值法第21-22页
     ·抛物线插值法第22-24页
     ·样条函数插值法第24-25页
   ·B样条曲线轨迹规划方法第25-31页
     ·五次B样条曲线基本性质第26页
     ·五次B样条函数的算法第26-28页
     ·PUMA560机器人轨迹规划实例第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 六自由度串连机器人动力学分析第32-38页
   ·机器人动力学概述第32页
   ·机器人动力学的研究方法比较第32-33页
   ·建立机器人动力学方程第33-37页
     ·拉格朗日函数描述第33页
     ·机器人动力学方程第33-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 六自由度串联机器人运动学及动力学仿真与分析第38-51页
   ·虚拟样机技术及软件ADAMS第38-40页
     ·虚拟样机技术第38-39页
     ·ADAMS软件叙述第39-40页
     ·虚拟样机技术仿真分析的基本步骤第40页
   ·PUMA560机器人仿真分析第40-45页
     ·PUMA560机器人几何模型建立第40-42页
     ·添加约束和施加驱动第42-45页
   ·PUMA560机器人运动学和动力学仿真第45-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 能量最优的轨迹规划研究第51-65页
   ·机器人轨迹优化及问题描述第51-52页
   ·遗传算法第52-56页
     ·遗传算法来源及特点第52-53页
     ·遗传算法的基本操作第53页
     ·遗传算法的描述第53-55页
     ·遗传算法解决问题流程第55-56页
   ·改进遗传算法第56-60页
     ·编码方式的改进第57页
     ·遗传算子的改进第57-58页
     ·流程的改进第58-60页
   ·改进遗传算法本文应用第60页
   ·优化验证第60-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
   ·本文研究总结第65页
   ·研究展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
作者简介第71页
攻读硕士学位期间研究成果第71-72页

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