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工业机器人力引异示教方法研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9页
    1.2 工业机器人常见示教方式第9-12页
        1.2.1 示教器示教第10页
        1.2.2 离线编程示教第10-12页
        1.2.3 直接示教第12页
    1.3 国内外工业机器人直接示教研究现状第12-15页
        1.3.1 国外工业机器人直接示教研究现状第12-14页
        1.3.2 国内机器人直接示教研究现状第14-15页
    1.4 课题研究目的和意义第15页
    1.5 本文的主要内容和组织框架第15-17页
第二章 力引导示教系统设计方案第17-24页
    2.1 引言第17页
    2.2 力引导示教系统概述第17-18页
        2.2.1 力引导示教系统的设计目标第17-18页
        2.2.2 力引导示教系统实现原理第18页
    2.3 力引导示教系统平台搭建第18-19页
    2.4 工业机器人的选用第19-20页
    2.5 力觉拖拽示教器的设计第20-22页
    2.6 六维力传感器与数据采集卡第22-23页
        2.6.1 六维力传感器第22-23页
        2.6.2 数据采集卡第23页
    2.7 本章小结第23-24页
第三章 六维力传感器的特性及数据处理第24-33页
    3.1 引言第24页
    3.2 六维力传感器的数据采集第24-26页
    3.3 六维力传感器力/力矩信号处理第26-30页
        3.3.1 力/力矩信号FIR低通滤波处理第26页
        3.3.2 力传感器零点漂移及安装应力的消除第26-28页
        3.3.3 力传感器末端示教手柄重力补偿算法第28-29页
        3.3.4 力传感器末端示教手柄重力矩补偿算法第29-30页
    3.4 示教手柄重力/重力矩补偿算法验证第30-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第四章 工业机器人力跟随控制的实现第33-51页
    4.1 引言第33页
    4.2 工业机器人运动学方程的建立第33-43页
        4.2.1 工业机器人D-H表示法第33-35页
        4.2.2 ABB IRB120工业机器人的正运动学求解第35-38页
        4.2.3 ABB IRB120工业机器人的逆运动学求解第38-40页
        4.2.4 ABB IRB120工业机器人的运动学仿真验证第40-43页
    4.3 力跟随控制实现算法第43-50页
        4.3.1 顺应性控制策略第43-44页
        4.3.2 力传感器的力/力矩转换到工具坐标系第44页
        4.3.3 力跟随控制运动步长算法第44-46页
        4.3.4 工业机器人运动的关节角度计算第46-48页
        4.3.5 工业机器人运动速度计算第48-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 上位机程序设计第51-61页
    5.1 引言第51页
    5.2 上位机软件的编写第51-54页
        5.2.1 通讯协议及接口第51-52页
        5.2.2 上位机人机交互界面第52-54页
    5.3 力引导示教轨迹并生成Rapid源程序第54-59页
        5.3.1 工业机器人Rapid语言简介第55页
        5.3.2 示教轨迹点数据的转换第55-57页
        5.3.3 Rapid源程序的生成第57-59页
    5.4 示教再现Rapid程序写入工业机器人控制器第59-60页
    5.5 本章小结第60-61页
第六章 力引导示教实验第61-75页
    6.1 引言第61-62页
    6.2 示教实验板的轨迹测量第62-63页
    6.3 力引导示教轨迹的Douglas-Peuker优化算法第63-66页
    6.4 示教实验板规则形状轨迹的示教实验第66-70页
        6.4.1 示教实验板三角形轨迹示教实验第66-67页
        6.4.2 示教实验板矩形轨迹示教实验第67-69页
        6.4.3 示教实验板圆形轨迹示教实验第69-70页
    6.5 示教实验板非规则曲线轨迹的示教第70-73页
    6.6 力引导示教搬运操作第73-74页
    6.7 本章小结第74-75页
总结与展望第75-77页
    1. 总结第75-76页
    2. 工作展望第76-77页
附录 Douglas-Peuker优化算法程序第77-79页
参考文献第79-82页
致谢第82-83页
个人简历第83页
在读期间发表的学术论文及申请的发明专利第83页
在读期间参与的研究项目第83页

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