六自由度机械臂的动态路径规划和控制研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外机械臂研究现状和发展趋势 | 第15-17页 |
| ·国外机械臂研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内机械臂研究现状 | 第16-17页 |
| ·路径规划研究现状与发展趋势 | 第17-30页 |
| ·全局路径规划方法 | 第17-22页 |
| ·局部路径规划方法 | 第22-29页 |
| ·路径规划方法的发展趋势 | 第29-30页 |
| ·本文主要研究内容与安排 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第2章 六自由度机械臂建模 | 第32-61页 |
| ·机器人运动学理论基础 | 第32页 |
| ·机械臂位姿描述 | 第32-37页 |
| ·位置描述 | 第32-33页 |
| ·方位描述 | 第33-34页 |
| ·坐标变换 | 第34-36页 |
| ·xyz 欧拉角 | 第36页 |
| ·DH 参数法 | 第36-37页 |
| ·六自由度机械臂正运动学分析 | 第37-40页 |
| ·机械臂正运动学模型仿真 | 第40-42页 |
| ·六自由度机械臂逆运动学分析 | 第42-60页 |
| ·神经网络的基本知识 | 第43-46页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第46-48页 |
| ·基于 LMBP 神经网络算法的逆解求取和仿真 | 第48-56页 |
| ·基于 LSSVM 算法的逆解求取 | 第56-60页 |
| ·LMBP 神经网络与 LSSVM 算法比较 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第3章 障碍物区域建模与路径搜索 | 第61-72页 |
| ·障碍物区域建模 | 第61-62页 |
| ·路径搜索 | 第62-66页 |
| ·传统 A*算法分析 | 第63-64页 |
| ·障碍物建模后的路径搜索 | 第64-66页 |
| ·基于改进的 A*算法的路径规划 | 第66-71页 |
| ·传统 A*算法的缺陷 | 第66-68页 |
| ·对 A*算法的改进策略 | 第68-69页 |
| ·动态环境下改进 A*算法的算法流程与仿真 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的路径规划 | 第72-90页 |
| ·对粒子群算法的分析与改进 | 第72-75页 |
| ·粒子群算法的描述 | 第72页 |
| ·粒子群算法的参数分析 | 第72-74页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第74-75页 |
| ·本文对粒子群算法的改进 | 第75页 |
| ·基于改进粒子群算法的全局路径规划 | 第75-87页 |
| ·改进粒子群算法的参数设置和算法流程 | 第75-79页 |
| ·仿真结果 | 第79页 |
| ·与标准粒子群算法的比较 | 第79-82页 |
| ·与带压缩因子粒子群算法的比较 | 第82-84页 |
| ·和惯性权重粒子群算法的比较 | 第84-87页 |
| ·基于改进粒子群算法的动态路径规划 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 六自由度机械臂控制研究 | 第90-103页 |
| ·引言 | 第90页 |
| ·滑模控制的基本原理 | 第90-96页 |
| ·等效控制和滑动模态运动 | 第92-93页 |
| ·滑模控制的不变性 | 第93页 |
| ·滑模控制的趋近律 | 第93-94页 |
| ·滑模控制器的设计步骤 | 第94-95页 |
| ·滑模控制的抖振问题 | 第95-96页 |
| ·六自由度机械臂的滑模变结构控制设计 | 第96-100页 |
| ·可控正则多输入变结构控制 | 第96-97页 |
| ·六自由度机械臂模型的可控正则化 | 第97-98页 |
| ·切换函数的设计 | 第98页 |
| ·指数趋近律的滑模控制策略 | 第98-99页 |
| ·基于准滑动模态的滑模控制 | 第99-100页 |
| ·系统仿真 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第6章 总结与展望 | 第103-105页 |
| ·总结 | 第103-104页 |
| ·展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-109页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |
