| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文的研究背景和现状 | 第10-13页 |
| 1.1.1 机器人综合性能评价 | 第10-11页 |
| 1.1.2 多元统计分析 | 第11-13页 |
| 1.1.3 多元统计分析应用到机器人性能评价中的必要性 | 第13页 |
| 1.1.4 课题来源 | 第13页 |
| 1.2 论文的研究内容和意义 | 第13-16页 |
| 第2章 多元统计分析方法和机器人性能指标选择 | 第16-36页 |
| 2.1 多元统计分析方法 | 第16-27页 |
| 2.1.1 PCA | 第16-21页 |
| 2.1.2 KPCA | 第21-25页 |
| 2.1.3 GRA | 第25-27页 |
| 2.2 机器人性能指标 | 第27-34页 |
| 2.2.1 灵活性性能指标 | 第27-30页 |
| 2.2.2 影响系数矩阵定义 | 第30页 |
| 2.2.3 基于影响系数的性能指标 | 第30-32页 |
| 2.2.4 全域性能指标 | 第32-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于尺度的机器人综合灵活性分析与评价 | 第36-60页 |
| 3.1 机器人构型与尺度 | 第36-37页 |
| 3.1.1 机器人构型选择 | 第36-37页 |
| 3.1.2 机器人尺度变化 | 第37页 |
| 3.2 基于 PCA 方法的机器人综合性能分析和评价 | 第37-51页 |
| 3.2.1 PCA 分析过程 | 第37-38页 |
| 3.2.2 性能指标选择 | 第38页 |
| 3.2.3 PCA 计算过程 | 第38-51页 |
| 3.3 基于 GRA 方法的机器人综合性能分析和评价 | 第51-56页 |
| 3.3.1 GRA 分析过程 | 第51-52页 |
| 3.3.2 GRA 计算过程 | 第52-56页 |
| 3.4 PCA 和 GRA 综合评价比较结果 | 第56-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于尺度的机器人综合全域性分析与评价 | 第60-72页 |
| 4.1 机器人构型与尺度 | 第60-62页 |
| 4.1.1 机器人构型选择 | 第60-61页 |
| 4.1.2 机器人尺度变化 | 第61-62页 |
| 4.2 基于 PCA 和 KPCA 方法的机器人综合性能分析和评价 | 第62-63页 |
| 4.2.1 PCA 和 KPCA 分析过程 | 第62-63页 |
| 4.2.2 性能指标选择 | 第63页 |
| 4.3 PUMA560 机器人计算过程 | 第63-67页 |
| 4.3.1 基于 PCA 方法的机器人全域性能综合评价 | 第63-65页 |
| 4.3.2 基于 KPCA 方法的机器人全域性性能综合评价 | 第65-66页 |
| 4.3.3 PCA 与 KPCA 方法应用的比较与分析 | 第66-67页 |
| 4.4 Stanford 机器人计算过程 | 第67-70页 |
| 4.4.1 基于 PCA 方法的机器人全域性能综合评价 | 第67-68页 |
| 4.4.2 基于 KPCA 方法的机器人全域性性能综合评价 | 第68-69页 |
| 4.4.3 PCA 与 KPCA 方法应用的比较与分析 | 第69-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 基于任务的机器人综合灵活性分析与评价 | 第72-88页 |
| 5.1 机器人的构型与任务 | 第72-73页 |
| 5.1.1 机器人构型选择和尺度 | 第72页 |
| 5.1.2 机器人任务分布 | 第72-73页 |
| 5.2 基于 PCA 方法的机器人综合性能分析和评价 | 第73-81页 |
| 5.2.1 PCA 分析过程 | 第73-74页 |
| 5.2.2 PCA 计算过程 | 第74-81页 |
| 5.3 基于 GRA 方法的机器人综合性能分析和评价 | 第81-85页 |
| 5.3.1 GRA 分析过程 | 第81-82页 |
| 5.3.2 GRA 计算过程 | 第82-85页 |
| 5.4 PCA 和 GRA 综合评价比较结果 | 第85-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-88页 |
| 结论 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
