| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外机器人的发展及应用现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 工业机器人发展与应用 | 第10-12页 |
| 1.3.2 多机器人技术的发展与应用 | 第12-14页 |
| 1.4 研抛技术的国内外发展现状 | 第14-18页 |
| 1.5 多传感器信息融合技术 | 第18-20页 |
| 1.5.1 国内外多传感器信息融合技术发展 | 第18-19页 |
| 1.5.2 多传感器信息融合技术在智能机器人中的应用 | 第19-20页 |
| 1.6 本课题主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 双机器人协调研抛系统运动学仿真分析 | 第21-36页 |
| 2.1 机器人运动学分析 | 第21-26页 |
| 2.1.1 机器人连杆坐标系的确定 | 第21-23页 |
| 2.1.2 机器人运动正解分析 | 第23-24页 |
| 2.1.3 机器人手臂末端研抛工具位姿确定 | 第24-25页 |
| 2.1.4 机器人运动学逆解分析 | 第25-26页 |
| 2.2 机器人运动轨迹规划 | 第26-32页 |
| 2.2.1 单机器人运动轨迹规划 | 第26-30页 |
| 2.2.2 双机器人运动轨迹规划 | 第30-32页 |
| 2.3 双机器人协调研抛系统受力仿真分析 | 第32-35页 |
| 2.3.1 机器人手臂的CATIA三维建模 | 第32-34页 |
| 2.3.2 模型导入与仿真分析 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 多传感器信息融合控制模型 | 第36-47页 |
| 3.1 多传感器信息融合算法及分类 | 第36-37页 |
| 3.2 双目视觉与力传感器联合控制模型 | 第37-41页 |
| 3.2.1 双目视觉系统 | 第37-39页 |
| 3.2.2 力控制系统 | 第39-41页 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波算法的联合控制模型 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 双机器人协调研抛系统及实验验证 | 第47-63页 |
| 4.1 双机器人协调研抛系统的硬件及通讯系统 | 第48-52页 |
| 4.1.1 六自由度模块化手臂 | 第48-49页 |
| 4.1.2 模块化手臂硬件系统的总体结构 | 第49页 |
| 4.1.3 模块化机械手实验平台控制系统 | 第49-50页 |
| 4.1.4 双机器人间的通讯模式 | 第50-52页 |
| 4.2 六自由度模块化手臂软件系统 | 第52-58页 |
| 4.2.1 六自由度模块化手臂软件开发环境 | 第52-53页 |
| 4.2.2 六自由度模块化手臂软件操作 | 第53-56页 |
| 4.2.3 双目视觉软件控制系统 | 第56-58页 |
| 4.3 实验验证与结果分析 | 第58-62页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第58页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第69页 |