| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3.1 逆向运动学研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 避障方法研究现状 | 第18-21页 |
| 1.4 本文研究意义和研究内容 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第2章 7-DOF喷涂机器人运动学分析 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 7-DOF机器人的构型 | 第23-24页 |
| 2.3 7-DOF喷涂机器人的模型 | 第24-25页 |
| 2.4 正运动学求解 | 第25-29页 |
| 2.4.1 基于D-H矩阵法的正运动学方程建立 | 第25-28页 |
| 2.4.2 机器人姿态表示 | 第28页 |
| 2.4.3 基于Robtic工具箱7-DOF机器人正运动学算例 | 第28-29页 |
| 2.5 基于蒙特卡罗法的7-DOF喷涂机器人工作空间分析 | 第29-31页 |
| 2.5.1 蒙特卡罗法 | 第30页 |
| 2.5.2 7-DOF喷涂机器人工作空间计算 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 7-DOF喷涂机器人逆运动学求解及其优化 | 第33-44页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 解析法求逆运动学 | 第33-37页 |
| 3.2.1 7-DOF喷涂机器人求逆解 | 第34-36页 |
| 3.2.2 基于Matlab仿真的逆解计算 | 第36-37页 |
| 3.3 数值型逆解优化函数 | 第37页 |
| 3.4 粒子群算法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 基本的粒子群算法 | 第37-38页 |
| 3.4.2 改进的粒子群算法 | 第38-40页 |
| 3.5 非线性方程组 | 第40-42页 |
| 3.5.1 非线性方程组的解法 | 第40-41页 |
| 3.5.2 最小二乘法 | 第41页 |
| 3.5.3 7-DOF喷涂机器人逆运动学求解 | 第41-42页 |
| 3.6 逆运动学PSO优化仿真 | 第42-43页 |
| 3. 7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于RRT_Connect算法的避障路径规划 | 第44-59页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 包围体模型 | 第44-48页 |
| 4.2.1 AABB包围盒 | 第44-45页 |
| 4.2.2 OBB包围盒 | 第45-46页 |
| 4.2.3 包围球 | 第46-48页 |
| 4.3 快速搜索随机树算法 | 第48-50页 |
| 4.3.1 基本RRT算法 | 第48-49页 |
| 4.3.2 RRT_Connect算法 | 第49-50页 |
| 4.4 机器人避障路径规划 | 第50-55页 |
| 4.4.1 路径优化方法 | 第51页 |
| 4.4.2 碰撞检测方法 | 第51-53页 |
| 4.4.3 避障规划方法 | 第53-55页 |
| 4.5 喷涂机器人运动路径避障规划算例 | 第55-57页 |
| 4.5.1 RRT_Connect路径规划 | 第55-56页 |
| 4.5.2 逆运动学求解算例 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 V-rep软件规划路径仿真 | 第59-63页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 V-rep机器人软件平台 | 第59页 |
| 5.3 机器人的仿真试验 | 第59-62页 |
| 5.3.1 7-DOF喷涂机器人模型导入 | 第60页 |
| 5.3.2 V-rep规划路径仿真 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第71页 |
