| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 钢结构探伤机器人研究综述 | 第14-19页 |
| 1.2.1 国外钢结构建筑健康检测机器人研究 | 第14-17页 |
| 1.2.2 国内钢结构建筑健康检测机器人研究 | 第17-19页 |
| 1.3 柔性机器人运动学研究综述 | 第19-20页 |
| 1.3.1 软体机器人运动学研究 | 第19页 |
| 1.3.2 刚柔耦合机器人运动学研究 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 柔性机器人刚柔耦合结构运动学建模 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 柔性机器人空间位姿建模 | 第22-28页 |
| 2.2.1 机器人前后车体坐标系建立 | 第22-23页 |
| 2.2.2 车体坐标系与世界坐标系的空间映射关系 | 第23-27页 |
| 2.2.3 柔性机器人前后车体速度建模 | 第27-28页 |
| 2.3 机器人前后车体姿态更新方法研究 | 第28-35页 |
| 2.3.1 车体姿态计算方法比较 | 第28-33页 |
| 2.3.2 车体初始姿态角估计 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于显性互补滤波算法的柔性机器人姿态数值分析 | 第36-58页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 机器人车体惯性测量单元数据预处理 | 第36-46页 |
| 3.2.1 惯性测量单元原始数据采集 | 第36-37页 |
| 3.2.2 陀螺仪数据预处理 | 第37-40页 |
| 3.2.3 加速度计数据预处理 | 第40-43页 |
| 3.2.4 磁力计数据预处理 | 第43-46页 |
| 3.3 基于显性互补滤波器的机器人姿态解算设计 | 第46-50页 |
| 3.3.1 显性互补滤波算法模型 | 第46-47页 |
| 3.3.2 基于显性互补滤波器的机器人姿态求解方法设计 | 第47-50页 |
| 3.4 基于显性互补滤波器解算机器人姿态的改进方法设计 | 第50-52页 |
| 3.5 两种互补滤波算法下的柔性机器人快慢速情况姿态数值分析 | 第52-57页 |
| 3.5.1 静止状态下的柔性机器人姿态仿真分析 | 第52-53页 |
| 3.5.2 慢速状态下的柔性机器人姿态仿真分析 | 第53-55页 |
| 3.5.3 快速状态下的柔性机器人姿态仿真分析 | 第55-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于扩展卡尔曼滤波算法的柔性机器人姿态数值分析 | 第58-74页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波算法模型 | 第58-62页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法模型 | 第58-60页 |
| 4.2.2 扩展卡尔曼滤波算法流程 | 第60-62页 |
| 4.3 基于扩展卡尔曼滤波器的机器人姿态解算设计 | 第62-65页 |
| 4.3.1 基于扩展卡尔曼滤波器的机器人姿态估计算法流程 | 第62页 |
| 4.3.2 状态量选取及状态方程建立 | 第62-63页 |
| 4.3.3 观测量选取及观测方程建立 | 第63-65页 |
| 4.4 基于扩展卡尔曼滤波器解算机器人姿态的改进方法设计 | 第65-67页 |
| 4.4.1 状态方程及观测方程改进 | 第65-66页 |
| 4.4.2 扩展卡尔曼滤波算法流程改进 | 第66-67页 |
| 4.5 两种扩展卡尔曼滤波算法下的柔性机器人快慢速情况姿态数值分析 | 第67-72页 |
| 4.5.1 静止状态下的柔性机器人姿态仿真分析 | 第67-68页 |
| 4.5.2 慢速状态下的柔性机器人姿态仿真分析 | 第68-70页 |
| 4.5.3 快速状态下的柔性机器人姿态仿真分析 | 第70-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 不同滤波算法下的柔性机器人静动态姿态解算实验 | 第74-88页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 柔性机器人实验平台搭建 | 第74-80页 |
| 5.2.1 硬件总体设计 | 第74-77页 |
| 5.2.2 主控MCU | 第77-78页 |
| 5.2.3 姿态传感器模块设计 | 第78-80页 |
| 5.3 刚柔耦合结构姿态静态实验 | 第80-83页 |
| 5.3.1 钢架结构横梁测试 | 第80-83页 |
| 5.4 刚柔耦合结构姿态动态实验 | 第83-86页 |
| 5.4.1 钢架结构横梁测试 | 第83-86页 |
| 5.5 不同滤波算法的姿态误差分析 | 第86-87页 |
| 5.6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第6章 结论与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 结论 | 第88-89页 |
| 6.2 创新点 | 第89页 |
| 6.3 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第98页 |
