基于RBF神经网络的四轴机器臂轨迹规划研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 工业机器人概述 | 第9页 |
| 1.2 国内外机器人研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 机器人学的发展 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机器人的国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 机器人的国内研究现状 | 第11页 |
| 1.3 机器人运动轨迹规划研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 机器人运动学仿真 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的研究意义与工作安排 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 四轴工业机器臂系统概述 | 第16-25页 |
| 2.1 四轴工业机器臂的系统构成 | 第16-17页 |
| 2.2 四轴工业机器臂的机械结构概述 | 第17页 |
| 2.3 四轴工业机器臂的控制系统概述 | 第17-19页 |
| 2.4 四轴工业机器臂的人机界面概述 | 第19页 |
| 2.5 四轴工业机器臂伺服系统概述 | 第19-23页 |
| 2.5.1 直流伺服电机 | 第21页 |
| 2.5.2 直流伺服电机的控制模型 | 第21-23页 |
| 2.6 四轴工业机器臂的检测系统 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 四轴工业机器臂运动学分析 | 第25-41页 |
| 3.1 四轴工业机器臂位姿描述与齐次变换 | 第25-29页 |
| 3.1.1 机器臂的位姿描述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 机器臂的齐次变换 | 第26-29页 |
| 3.2 建立四轴工业机器臂的运动学模型 | 第29-32页 |
| 3.2.1 建立机器臂连杆坐标系 | 第29-30页 |
| 3.2.2 确定机器臂的连杆参数 | 第30-32页 |
| 3.3 四轴工业机器臂运动学分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 机器臂运动学正解 | 第33-34页 |
| 3.3.2 机器臂运动学逆解 | 第34-35页 |
| 3.4 四轴工业机器臂的运动学仿真 | 第35-40页 |
| 3.4.1 基于MATLAB的机器臂建模 | 第36-37页 |
| 3.4.2 机器臂三维模型验证 | 第37-38页 |
| 3.4.3 正向运动学仿真 | 第38-39页 |
| 3.4.4 逆向运动学仿真 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 四轴工业机器臂的轨迹规划 | 第41-52页 |
| 4.1 四轴工业机器臂轨迹规划概述 | 第41页 |
| 4.2 关节空间的轨迹规划 | 第41-46页 |
| 4.2.1 三次多项式插值 | 第42-44页 |
| 4.2.2 高阶多项式插值 | 第44页 |
| 4.2.3 抛物线过度的线性插值 | 第44-45页 |
| 4.2.4 三次样条插值算法 | 第45-46页 |
| 4.3 笛卡尔空间中的轨迹规划 | 第46-48页 |
| 4.3.1 直线插补算法 | 第47页 |
| 4.3.2 圆弧插补算法 | 第47-48页 |
| 4.4 两种轨迹规划算法的差别 | 第48-49页 |
| 4.5 四轴工业机器臂的轨迹规划仿真 | 第49-51页 |
| 4.5.1 基于笛卡尔空间的轨迹规划仿真 | 第49-50页 |
| 4.5.2 基于关节坐标空间的轨迹规划仿真 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 RBF神经网络在机器臂轨迹规划中的应用 | 第52-66页 |
| 5.1 神经网络概述 | 第52-54页 |
| 5.1.1 人工神经网络模型 | 第52-53页 |
| 5.1.2 人工神经网络学习方式 | 第53-54页 |
| 5.2 基于RBF神经网络的机器臂轨迹规划 | 第54-58页 |
| 5.2.1 RBF神经网络 | 第54-57页 |
| 5.2.2 RBF神经网络的MATLAB实现 | 第57-58页 |
| 5.3 基于RBF神经网络的轨迹规划仿真 | 第58-63页 |
| 5.4 RBF轨迹规划方式的显示屏界面编写 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
