| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外运动学分析和轨迹规划的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 逆运动学的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 轨迹规划的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第15页 |
| 1.4 本章小节 | 第15-17页 |
| 第2章 机械臂的运动学分析 | 第17-33页 |
| 2.1 机械臂的位姿描述和坐标变换 | 第17-21页 |
| 2.1.1 位姿的描述 | 第17-19页 |
| 2.1.2 机械臂的坐标变换 | 第19-21页 |
| 2.2 机械臂运动学方程的建立 | 第21-24页 |
| 2.2.1 连杆参数和连杆坐标系 | 第21-23页 |
| 2.2.2 连杆之间的坐标变换方程 | 第23页 |
| 2.2.3 运动学方程 | 第23-24页 |
| 2.3 六自由度机械臂模型的建立与运动学分析 | 第24-29页 |
| 2.3.1 Dr.Robot H20机器人的结构和参数 | 第24-25页 |
| 2.3.2 H20机器人的正运动学 | 第25-26页 |
| 2.3.3 H20机器人的逆运动学 | 第26-29页 |
| 2.4 H20机器人的运动学仿真 | 第29-32页 |
| 2.4.1 H20机器人的正运动学仿真 | 第30-31页 |
| 2.4.2 H20机器人的逆运动学仿真 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 改进BP神经网络的机械臂逆运动学求解 | 第33-43页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第33-38页 |
| 3.1.1 BP网络的模型结构 | 第33-34页 |
| 3.1.2 BP算法的数学基础 | 第34-36页 |
| 3.1.3 改进的BP算法 | 第36-38页 |
| 3.2 改进BP神经网络的机械臂逆运动学求解 | 第38-40页 |
| 3.3 仿真实验 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于组合函数的关节空间轨迹规划方法 | 第43-53页 |
| 4.1 三次多项式插值算法的轨迹规划 | 第43-44页 |
| 4.2 高阶多项式插值算法的轨迹规划 | 第44-45页 |
| 4.3 抛物线过渡插值算法的轨迹规划 | 第45-47页 |
| 4.4 组合函数算法的轨迹规划 | 第47-49页 |
| 4.5 轨迹规划方法的比较 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于改进遗传算法的时间最优B样条曲线轨迹规划 | 第53-69页 |
| 5.1 遗传算法 | 第53-54页 |
| 5.2 三次均匀B样条曲线的轨迹规划方法 | 第54-55页 |
| 5.2.1 三次均匀B样条曲线的定义 | 第54页 |
| 5.2.2 三次均匀B样条曲线的轨迹规划 | 第54-55页 |
| 5.3 改进遗传算法的三次B样条时间最优轨迹规划 | 第55-60页 |
| 5.3.1 优化初始条件的确立 | 第55-57页 |
| 5.3.2 改进遗传算法的优化过程 | 第57-60页 |
| 5.4 仿真研究 | 第60-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文总结 | 第69页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |