基于库卡机器人轿车车身定位系统的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·国内外现状 | 第7-10页 |
| ·机器人市场状况 | 第7-8页 |
| ·机器人技术分布概况 | 第8-10页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·核心研究内容概述 | 第11-13页 |
| ·机器人最优轨迹规划 | 第11-13页 |
| ·混沌优化 | 第13页 |
| ·BP神经网络 | 第13页 |
| ·本论文主要任务和研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的主要任务 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 KUKA机器人应用系统的介绍 | 第15-21页 |
| ·KUKA视觉机器人的应用 | 第15-18页 |
| ·系统性能 | 第15页 |
| ·系统设计 | 第15页 |
| ·通讯模式 | 第15-16页 |
| ·工作流程 | 第16页 |
| ·系统电气结构图 | 第16页 |
| ·软件 | 第16-17页 |
| ·硬件组件及外观 | 第17-18页 |
| ·KUKA视觉系统 | 第18-19页 |
| ·机器人直线轨道校准 | 第18-19页 |
| ·机器人基坐标系确定 | 第19页 |
| ·车体坐标系确定 | 第19页 |
| ·摄像头标定 | 第19页 |
| ·零测量 | 第19页 |
| ·系统性能保证 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 机器人轨迹规划与生成 | 第21-43页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·轨迹规划中的一般性问题 | 第22-24页 |
| ·关节插值轨迹 | 第24-34页 |
| ·三次多项式函数插值 | 第26-29页 |
| ·高阶多项式插值 | 第29-30页 |
| ·抛物线连接的线性函数插值 | 第30-34页 |
| ·笛卡尔路径轨迹规划 | 第34-39页 |
| ·线性函数插值 | 第34-36页 |
| ·圆弧插值 | 第36-38页 |
| ·与关节空间法的比较 | 第38-39页 |
| ·轨迹的实时生成 | 第39-42页 |
| ·采用关节空间法时的轨迹生成 | 第39-41页 |
| ·采用笛卡尔空间法的轨迹生成 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 混沌优化的B样曲线轨迹规划 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·机器人最优轨迹规划的基本原理 | 第43-45页 |
| ·混沌优化原理 | 第45-48页 |
| ·混沌的基本概念 | 第45-46页 |
| ·混沌运动的主要特征 | 第46-48页 |
| ·Logistic模型及其性质 | 第48页 |
| ·B样条曲线 | 第48-53页 |
| ·等距B样条函数定义 | 第49页 |
| ·四阶三次均匀B样条函数的推导方法 | 第49-50页 |
| ·四阶三次B样条曲线的性质 | 第50-51页 |
| ·控制点的求法 | 第51-52页 |
| ·边界条件 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 组合算法在KUKA视觉定位系统中的应用 | 第54-71页 |
| ·组合算法概述 | 第54页 |
| ·人工神经网络算法介绍 | 第54-57页 |
| ·几种常用的神经网络模型 | 第54-56页 |
| ·BP神经网络 | 第56-57页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第57页 |
| ·组合算法控制模型设计 | 第57-66页 |
| ·基于混沌优化的机器人时间最短B样条轨迹设计 | 第57-63页 |
| ·基于BP神经网络的关节角空间的轨迹规划 | 第63-64页 |
| ·组合算法结合点 | 第64-65页 |
| ·组合算法控制模型图 | 第65-66页 |
| ·组合算法控制策略设计 | 第66-67页 |
| ·组合算法的MATLAB仿真图形 | 第67-69页 |
| ·仿真结果比较分析 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-72页 |
| ·本文主要做的工作 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
