| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 机器人的发展 | 第7-8页 |
| 1.2 机器人系统构成及控制方法 | 第8-9页 |
| 1.2.1 机器人运动学控制方法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 机器人动力学控制方法 | 第9页 |
| 1.3 机器人控制方法概述 | 第9-12页 |
| 1.3.1 PD 控制和 PD 前馈控制 | 第9-10页 |
| 1.3.2 鲁棒控制方法 | 第10-11页 |
| 1.3.3 神经网络控制方法 | 第11页 |
| 1.3.4 反演控制方法 | 第11-12页 |
| 1.3.5 其他控制方法 | 第12页 |
| 1.4 选题的意义 | 第12-13页 |
| 1.5 本论文研究工作及创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 机器人 PD 控制方法 | 第15-29页 |
| 2.1 机器人线性 PD 控制方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 问题的提出与控制器设计 | 第15-16页 |
| 2.1.2 仿真实验 | 第16-18页 |
| 2.2 机器人鲁棒自适应 PD 前馈控制 | 第18-27页 |
| 2.2.1 问题的提出 | 第19页 |
| 2.2.2 自适应 PD 前馈控制器的设计 | 第19-25页 |
| 2.2.3 仿真参数及仿真实验 | 第25-27页 |
| 2.3 本章总结 | 第27-29页 |
| 第3章 不确定机器人智能鲁棒轨迹跟踪控制 | 第29-45页 |
| 3.1 相关准备知识 | 第29-30页 |
| 3.1.1 鲁棒控制中对于外部干扰抑制问题 | 第29-30页 |
| 3.1.2 鲁棒控制中对于系统中的不确定性 | 第30页 |
| 3.2 机器人的鲁棒控制器的设计 | 第30-37页 |
| 3.2.1 参数设置和仿真研究 | 第35-37页 |
| 3.3 鲁棒神经网络控制设计 | 第37-43页 |
| 3.3.1 参数设置和仿真研究 | 第40-43页 |
| 3.4 本章总结 | 第43-45页 |
| 第4章 神经网络自适应滑模控制的不确定机器人轨迹跟踪控制 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 问题的提出 | 第45-47页 |
| 4.3 神经网络控制器的设计 | 第47-49页 |
| 4.4 神经网络自适应滑模控制器设计 | 第49-51页 |
| 4.5 参数设置与仿真实验 | 第51-54页 |
| 4.7 本章总结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于反演设计的神经网络不确定机器人轨迹跟踪控制研究 | 第55-67页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 问题的提出 | 第55-56页 |
| 5.3 反演设计方法的介绍 | 第56-58页 |
| 5.4 反演控制器的设计 | 第58-61页 |
| 5.5 反演神经网络控制器设计 | 第61-63页 |
| 5.6 仿真实验 | 第63-65页 |
| 5.7 本章总结 | 第65-67页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第75页 |