串联机器人神经网络自适应控制的仿真研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·机器人控制技术的发展概况 | 第11-13页 |
| ·运动学控制 | 第11页 |
| ·动力学控制 | 第11-12页 |
| ·力控制 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 机器人的运动学与动力学建模 | 第15-38页 |
| ·刚体的位姿描述和齐次变换 | 第15-20页 |
| ·位置描述—位置矢量 | 第15-16页 |
| ·姿态描述—旋转矩阵 | 第16-17页 |
| ·位姿描述和齐次变换 | 第17-19页 |
| ·RPY角描述方法 | 第19-20页 |
| ·机器人的运动学方程 | 第20-24页 |
| ·D-H参数的确定 | 第20-22页 |
| ·运动学正问题 | 第22-23页 |
| ·运动学逆问题 | 第23-24页 |
| ·基于MATLAB的机器人三维仿真图形 | 第24-31页 |
| ·机器人运动学建模 | 第24-28页 |
| ·机器人三维仿真图形 | 第28-31页 |
| ·机器人动力学模型的建立 | 第31-38页 |
| ·凯恩方程 | 第32页 |
| ·基于凯恩方程的动力学递推算法 | 第32-38页 |
| 第3章 机器人的PD控制 | 第38-44页 |
| ·机器人控制的目的 | 第38页 |
| ·机器人控制所采用的基本方法 | 第38-40页 |
| ·PD控制及仿真实验 | 第40-44页 |
| ·控制律设计 | 第40页 |
| ·收敛性分析 | 第40-41页 |
| ·仿真实例 | 第41-44页 |
| 第4章 神经网络控制器的设计 | 第44-52页 |
| ·RBF网络的逼近 | 第44-46页 |
| ·RBF神经网络 | 第44页 |
| ·网络结构 | 第44-45页 |
| ·RBF网络的逼近 | 第45-46页 |
| ·RBF网络机器人自适应控制 | 第46-52页 |
| ·问题的提出 | 第46-47页 |
| ·模型不确定部分的RBF网络逼近 | 第47-49页 |
| ·控制器的设计 | 第49-52页 |
| 第5章 机器人神经网络自适应控制的仿真研究 | 第52-62页 |
| ·机器人仿真技术 | 第52-53页 |
| ·仿真实验 | 第53-62页 |
| 第6章 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的论著 | 第68页 |
