| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外轨迹规划研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 多目标优化的综述 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 机器人运动轨迹规划 | 第19-30页 |
| 2.1 轨迹规划的一般性问题 | 第19-20页 |
| 2.2 关节空间轨迹规划方法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 多项式插值法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 抛物线插值法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 三次样条插值算法在轨迹规划及优化中的应用 | 第24-26页 |
| 2.3 笛卡尔空间运动轨迹规划 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 改进的免疫克隆选择多目标优化算法 | 第30-49页 |
| 3.1 克隆选择算法基本机理 | 第30-31页 |
| 3.2 改进的单目标免疫克隆选择算法 | 第31-32页 |
| 3.2.1 改进的动态变异 | 第31页 |
| 3.2.2 改进的消亡操作 | 第31-32页 |
| 3.3 多目标优化描述 | 第32-34页 |
| 3.4 约束处理机制 | 第34-36页 |
| 3.5 改进的免疫克隆选择多目标优化算法 | 第36-42页 |
| 3.5.1 Tent混沌序列初始化种群 | 第36-37页 |
| 3.5.2 实数编码 | 第37-38页 |
| 3.5.3 约束条件处理方法 | 第38页 |
| 3.5.4 克隆过程 | 第38页 |
| 3.5.5 自适应变异 | 第38-39页 |
| 3.5.6 模拟二进制交叉 | 第39页 |
| 3.5.7 递减消亡数目操作 | 第39-40页 |
| 3.5.8 快速非支配排序机制的简介和拥挤距离的计算 | 第40-41页 |
| 3.5.9 改进后的算法流程 | 第41页 |
| 3.5.10 改进算法求得最优解集的仿真 | 第41-42页 |
| 3.6 多目标算法的性能测试与分析 | 第42-48页 |
| 3.6.1 测试函数的选择 | 第43-44页 |
| 3.6.2 改进免疫克隆算法逼近性的分析 | 第44-45页 |
| 3.6.3 改进免疫克隆算法均匀性的分析 | 第45-46页 |
| 3.6.4 测试问题仿真结果分析 | 第46-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 单目标免疫克隆选择算法的逆运动学求解 | 第49-57页 |
| 4.1 目标函数的选择 | 第49-50页 |
| 4.2 改进的单目标算法应用于逆运动学求解 | 第50-52页 |
| 4.3 基于改进克隆选择算法的逆运动学求解 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 改进的免疫克隆选择算法在机器人轨迹优化的应用 | 第57-66页 |
| 5.1 PUMA560的简介 | 第57页 |
| 5.2 目标函数的确定 | 第57-58页 |
| 5.3 约束条件描述 | 第58页 |
| 5.4 实验与仿真 | 第58-65页 |
| 5.4.1 算法有效性验证 | 第58-59页 |
| 5.4.2 不同算法性能分析对比 | 第59-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文以及参与的项目 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
