基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 概述 | 第8-13页 |
| ·机器人发展概况 | 第8页 |
| ·机器人轨迹规划算法的研究现状 | 第8-10页 |
| ·课题的来源和本文主要工作 | 第10-13页 |
| ·课题的来源 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·本文主要结构 | 第11-13页 |
| 第二章 机器人轨迹规划基本原理分析 | 第13-29页 |
| ·轨迹规划的一般方法 | 第13页 |
| ·关节插值轨迹 | 第13-21页 |
| ·三次多项式函数插值 | 第15-18页 |
| ·高阶多项式插值 | 第18-19页 |
| ·抛物线过渡的线性运动轨迹 | 第19-21页 |
| ·笛卡尔空间的轨迹规划 | 第21-25页 |
| ·线性函数插值 | 第21-23页 |
| ·圆弧插补轨迹规划 | 第23-25页 |
| ·轨迹的实时生成 | 第25-27页 |
| ·采用关节空间法时的轨迹生成 | 第25-26页 |
| ·采用笛卡儿空间法时的轨迹生成 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于遗传算法的机器人关节空间最优轨迹规划 | 第29-43页 |
| ·机器人时间最优轨迹规划的基本原理 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的优化原理 | 第30-33页 |
| ·遗传算法的工作原理 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的特点 | 第32-33页 |
| ·BEZIER 曲线基本理论 | 第33-36页 |
| ·Bezier 曲线方程 | 第33页 |
| ·三次均匀Bezier 样条曲线的推导 | 第33-36页 |
| ·Bezier 曲线的重要特性 | 第36页 |
| ·机器人最优轨迹规划问题的求解 | 第36-42页 |
| ·关节轨迹参数化 | 第36-37页 |
| ·B 样条轨迹优化数学模型 | 第37-38页 |
| ·基于GA 算法的全局寻优 | 第38-40页 |
| ·计算结果 | 第40-42页 |
| ·小节 | 第42-43页 |
| 第四章 机器人轨迹规划的实现 | 第43-61页 |
| ·机器人的硬件构成 | 第43-45页 |
| ·PMAC 多轴运动控制卡 | 第43-44页 |
| ·运动伺服系统 | 第44页 |
| ·机器人本体 | 第44-45页 |
| ·PMAC 运动控制器与主机的通讯 | 第45-48页 |
| ·KLD-600 机器人运动学正逆解 | 第48-54页 |
| ·正运动学求解 | 第48-50页 |
| ·逆运动学求解 | 第50-54页 |
| ·机器人时间最优轨迹规划的一个实例 | 第54-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论及展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 研究生期间发表论文和参与科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 详细摘要 | 第68-71页 |
