基于力觉和视觉的双机器人协作研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 双机器人协作概述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机器人力控制概述 | 第10页 |
| 1.2.2 机器人视觉伺服技术概述 | 第10-12页 |
| 1.2.3 双机协作运动 | 第12页 |
| 1.3 国内外机器人协作研究现状 | 第12-16页 |
| 1.4 本课题的来源及研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 2 工业机器人加工路径算法研究 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 机器人加工路径规划 | 第17-24页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 机器人加工路径优化算法 | 第18-21页 |
| 2.2.3 仿真结果比较分析 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 机器人辅助加工力学模型研究 | 第25-34页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 六维力传感器的构成及工作原理 | 第25-27页 |
| 3.3 力控制算法研究 | 第27-33页 |
| 3.3.1 力反馈控制算法 | 第27-30页 |
| 3.3.2 主切削力参数确定 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 双目视觉追踪算法研究 | 第34-52页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 双目视觉系统构成及数学模型 | 第34-45页 |
| 4.2.1 单摄像头的标定 | 第35-37页 |
| 4.2.2 双目立体视觉原理及标定 | 第37-44页 |
| 4.2.3 立体匹配和三维重建 | 第44-45页 |
| 4.3 机器人手眼标定 | 第45-48页 |
| 4.3.1 手眼标定原理 | 第45-46页 |
| 4.3.2 手眼标定实验 | 第46-48页 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波器的控制算法 | 第48-51页 |
| 4.4.1 卡尔曼滤波器的基本原理 | 第48-49页 |
| 4.4.2 基于遗传算法的卡尔曼滤波算法 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 基于力觉和视觉的双机器人协作仿真与实验研究 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 双机器人协作算法分析 | 第52-55页 |
| 5.3 基于力觉和视觉的混合算法研究 | 第55-56页 |
| 5.4 仿真分析 | 第56-57页 |
| 5.5 相关实验研究 | 第57-61页 |
| 5.5.1 力铣削实验 | 第58页 |
| 5.5.2 视觉追踪实验 | 第58-59页 |
| 5.5.3 基于力觉和视觉的双机器人协作实验 | 第59-60页 |
| 5.5.4 实验结果分析 | 第60-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文、专利 | 第70-72页 |
