多关节机器人路径规划仿真系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 背景及研究目的 | 第14页 |
| 1.2 机器人学发展及国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 机器人学的发展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内外工业机器人的发展现状 | 第15页 |
| 1.3 机器人轨迹规划概述 | 第15-18页 |
| 1.3.1 轨迹规划算法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 避障轨迹规划算法的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 主要工作和论文安排 | 第18-20页 |
| 第二章 工业机器人的运动学分析 | 第20-28页 |
| 2.1 坐标变换概述 | 第21-23页 |
| 2.2 数学建模以及运动学方程 | 第23-25页 |
| 2.3 运动学正解 | 第25-26页 |
| 2.4 运动学逆解 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 PSO优化RBF神经网络的轨迹规划 | 第28-40页 |
| 3.1 机器人轨迹规划算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 关节空间插补算法 | 第29页 |
| 3.1.2 直角坐标插值方法 | 第29-31页 |
| 3.2 利用PSO算法优化RBF神经网络 | 第31-37页 |
| 3.2.1 PSO算法 | 第31-34页 |
| 3.2.2 RBF算法 | 第34-36页 |
| 3.2.3 PSO优化RBF神经网络 | 第36-37页 |
| 3.3 实验结果对比 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 GA算法避障的路径规划分析 | 第40-54页 |
| 4.1 避障轨迹规划算法 | 第40-46页 |
| 4.1.1 几何法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 人工势场法 | 第41-43页 |
| 4.1.3 模糊逻辑控制 | 第43-46页 |
| 4.2 机械臂的碰撞检测 | 第46-50页 |
| 4.3 遗传算法实现避障 | 第50-53页 |
| 4.3.1 遗传算法 | 第50-52页 |
| 4.3.2 遗传算法应用到路径避障 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 路径规划仿真系统的实现 | 第54-68页 |
| 5.1 系统的功能模块介绍 | 第54-55页 |
| 5.2 运动学模块 | 第55-57页 |
| 5.3 轨迹规划模块 | 第57-61页 |
| 5.4 避障路径规划模块 | 第61-66页 |
| 5.4.1 二维空间避障 | 第61-64页 |
| 5.4.2 三维空间避障 | 第64-66页 |
| 5.5 本章总结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
