基于神经网络的机械手轨迹跟踪控制方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 机器人的发展历程及现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外机器人发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内机器人发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 2 机械手运动学及动力学分析 | 第13-26页 |
| 2.1 刚体的空间描述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 刚体位姿 | 第13-15页 |
| 2.1.2 坐标变换 | 第15-17页 |
| 2.2 机械手运动学分析 | 第17-23页 |
| 2.2.1 连杆坐标系及连杆参数 | 第17-18页 |
| 2.2.2 机械手运动学模型的建立 | 第18-20页 |
| 2.2.3 正运动学仿真分析 | 第20-22页 |
| 2.2.4 逆运动学仿真分析 | 第22-23页 |
| 2.3 机械手动力学模型的建立 | 第23-26页 |
| 2.3.1 机械手的动能和势能 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Lagrange方法建立动力学模型 | 第24-26页 |
| 3 基于神经网络的机械手逆运动学求解 | 第26-36页 |
| 3.1 改进的BP神经网络 | 第26-29页 |
| 3.1.1 BP网络结构 | 第26-27页 |
| 3.1.2 BP网络学习算法 | 第27-29页 |
| 3.2 RBF神经网络 | 第29-31页 |
| 3.2.1 RBF网络的结构 | 第29-30页 |
| 3.2.2 RBF网络的学习过程 | 第30-31页 |
| 3.3 基于BP和RBF并行网络的逆运动学求解 | 第31-36页 |
| 3.3.1 逆运动学求解方案 | 第31-33页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第33-36页 |
| 4 机械手轨迹规划及仿真 | 第36-49页 |
| 4.1 关节空间轨迹规划 | 第36-39页 |
| 4.1.1 改进的三次多项式插值 | 第37-38页 |
| 4.1.2 改进的五次多项式插值 | 第38-39页 |
| 4.2 B样条曲线轨迹规划 | 第39-43页 |
| 4.2.1 B样条曲线 | 第39-41页 |
| 4.2.2 五次B样条曲线插值轨迹规划 | 第41-43页 |
| 4.3 机械手轨迹规划的仿真分析 | 第43-49页 |
| 4.3.1 基于五次多项式插值的机械手轨迹规划 | 第45-47页 |
| 4.3.2 基于五次B样条曲线的机械手轨迹规划 | 第47-49页 |
| 5 基于神经网络的机械手轨迹跟踪控制 | 第49-60页 |
| 5.1 神经网络鲁棒控制理论 | 第49-50页 |
| 5.2 RBF神经网络鲁棒控制方案 | 第50-54页 |
| 5.2.1 控制器的设计 | 第50-52页 |
| 5.2.2 控制器稳定性分析 | 第52-53页 |
| 5.2.3 控制算法仿真模型 | 第53-54页 |
| 5.3 RBF神经网络鲁棒控制算法仿真 | 第54-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录A 机械手仿真模型的动力学方程 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
