| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-18页 |
| 1.1 机器人自动化生产线 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文组织结构和主要方法 | 第17-18页 |
| 第二章 机器人搬运生产线调度优化模型 | 第18-27页 |
| 2.1 机器人搬运生产线物理模型 | 第18-21页 |
| 2.2 机器人搬运生产线数学模型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 马尔可夫决策过程 | 第21页 |
| 2.2.2 机器人搬运生产线MDP模型 | 第21-26页 |
| 2.3 基于策略迭代算法的优化求解 | 第26-27页 |
| 第三章 机器人搬运生产线Q学习优化方法及仿真结果分析 | 第27-42页 |
| 3.1 强化学习方法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 强化学习基本原理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 强化学习主要算法 | 第28-29页 |
| 3.2 基于模拟退火的Q学习算法优化求解 | 第29-31页 |
| 3.3 仿真结果分析 | 第31-41页 |
| 3.3.1 系统参数设置 | 第31-32页 |
| 3.3.2 运行代价和最优策略分析 | 第32-37页 |
| 3.3.3 最优抓手数量和前视距离分析 | 第37-39页 |
| 3.3.4 不同工件到达率和机器人放置时间下系统性能分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 机器人自动化生产线实验平台设计 | 第42-62页 |
| 4.1 实验平台总体设计 | 第42-45页 |
| 4.1.1 实验平台布局 | 第42-43页 |
| 4.1.2 实验平台工作模式 | 第43-45页 |
| 4.2 实验平台组成系统 | 第45-53页 |
| 4.2.1 机器人系统 | 第46-48页 |
| 4.2.2 传送带输送系统 | 第48-49页 |
| 4.2.3 视觉系统 | 第49-50页 |
| 4.2.4 气路系统 | 第50-51页 |
| 4.2.5 人机交互集中控制系统 | 第51-52页 |
| 4.2.6 智能环境支持系统 | 第52-53页 |
| 4.3 实验平台电气原理 | 第53-55页 |
| 4.3.1 控制柜集中控制电路 | 第53-54页 |
| 4.3.2 外围接口电路 | 第54-55页 |
| 4.4 实验平台协同控制服务器设计 | 第55-58页 |
| 4.4.1 协同控制系统服务器原理 | 第55-56页 |
| 4.4.2 视觉系统通信设计 | 第56页 |
| 4.4.3 机器人通信设计 | 第56-58页 |
| 4.5 实验平台监视系统设计 | 第58-61页 |
| 4.5.1 机器人监控接口设计 | 第58-59页 |
| 4.5.2 监控服务器设计 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间学术活动及成果情况 | 第67-68页 |