中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4页 |
1 绪论 | 第8-14页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 直角坐标码垛机器人概述 | 第9-12页 |
1.2.1 直角坐标码垛机器人的控制系统特点及研究现状 | 第9-11页 |
1.2.2 抓取机械手的分类组成及研究现状 | 第11-12页 |
1.3 多传感信息融合概述 | 第12页 |
1.3.1 多传感信息融合 | 第12页 |
1.3.2 多传感信息融合应用于机器人控制系统的研究现状 | 第12页 |
1.4 机器人轨迹规划概述 | 第12-13页 |
1.5 论文研究内容及安排 | 第13-14页 |
2 直角坐标件烟码垛实验机器人控制方案设计 | 第14-26页 |
2.1 直角坐标件烟码垛实验机器人机械部分方案 | 第14-18页 |
2.1.1 试验用码垛机器人的机械结构概述 | 第15-16页 |
2.1.2 试验用的件烟码垛机械手概述 | 第16-18页 |
2.2 直角坐标件烟码垛机器人控制部分方案设计 | 第18-23页 |
2.2.1 机器人的任务要求及驱动方式 | 第18-19页 |
2.2.2 码垛机器人的各轴伺服电机选型计算 | 第19-22页 |
2.2.3 控制系统的其它部分元件型号确定 | 第22-23页 |
2.2.4 控制系统的轨迹规划方法确定 | 第23页 |
2.3 本章小结 | 第23-26页 |
3 码垛任务、传感器选型分析及多传感融合 | 第26-44页 |
3.1 多传感融合概述 | 第26-27页 |
3.1.1 多传感融合系统 | 第26页 |
3.1.2 多传感融合层次及融合算法 | 第26-27页 |
3.2 件烟码垛任务 | 第27-34页 |
3.2.1 件烟码垛搬运任务分析 | 第27-29页 |
3.2.2 件烟码垛机器人控制系统传感器需求分析 | 第29-31页 |
3.2.3 件烟码垛机器人控制系统传感器及按钮指示灯选型 | 第31-34页 |
3.3 根据码垛任务进行的多传感器数据获取与融合 | 第34-42页 |
3.3.1 多距离传感器在任务中构建模型的思想 | 第34-36页 |
3.3.2 超声传感器测距的数据融合 | 第36-39页 |
3.3.3 算法仿真及效果对比 | 第39-42页 |
3.4 本章小结 | 第42-44页 |
4 直角坐标码垛机器人轨迹规划 | 第44-70页 |
4.1 件烟码垛机器人路径规划 | 第45-48页 |
4.1.1 件烟码垛路径概述 | 第45-46页 |
4.1.2 件烟码垛路径性能对比 | 第46-47页 |
4.1.3 件烟码垛路径约束 | 第47-48页 |
4.2 件烟码垛机器人静态轨迹规划 | 第48-62页 |
4.2.1 运用五次多项式的件烟码垛轨迹规划 | 第49-51页 |
4.2.2 五次多项式的优化 | 第51-57页 |
4.2.3 三个抓取路径方案的五次多项式规划对比 | 第57-62页 |
4.3 将多传感信息应用于动态轨迹处理 | 第62-69页 |
4.3.1 件烟码垛摇摆角分析 | 第62-64页 |
4.3.2 件烟码垛碰撞问题的处理 | 第64-68页 |
4.3.3 件烟码垛其它动态问题的处理 | 第68-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-70页 |
5 实验与分析 | 第70-88页 |
5.1 码垛功能实验 | 第70-74页 |
5.1.1 控制系统开发环境 | 第70页 |
5.1.2 超声传感器及附属硬件配置 | 第70-73页 |
5.1.3 控制模块概述 | 第73页 |
5.1.4 实验结果 | 第73-74页 |
5.2 静态部分实验 | 第74-77页 |
5.2.1 重复精度实验 | 第74-75页 |
5.2.2 效率实验 | 第75-77页 |
5.3 动态部分实验 | 第77-86页 |
5.3.1 超声波串扰问题 | 第77-78页 |
5.3.2 卡尔曼滤波融合效果及改进 | 第78-84页 |
5.3.3 件烟规格识别实验 | 第84-85页 |
5.3.4 碰撞检测实验 | 第85-86页 |
5.4 本章小结 | 第86-88页 |
6 总结与展望 | 第88-90页 |
6.1 论文总结 | 第88页 |
6.2 前景展望 | 第88-90页 |
致谢 | 第90-92页 |
参考文献 | 第92-96页 |
附录 | 第96页 |
A 作者在攻读硕士学位期间已发表录用的论文 | 第96页 |
B 作者在攻读硕士学位期间参与的主要科研项目 | 第96页 |