| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·课题来源及其背景意义 | 第6页 |
| ·工业机器人简介 | 第6-8页 |
| ·工业机器人的相关特点 | 第6-7页 |
| ·工业机器人的发展与应用 | 第7页 |
| ·工业机器人在轿车车身检测中的应用 | 第7-8页 |
| ·工业机器人定位误差补偿研究现状 | 第8-11页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 机器人运动模型分析 | 第13-27页 |
| ·KUKA机器人介绍 | 第13页 |
| ·工业机器人运动学分析 | 第13-16页 |
| ·机器人正向运动学求解 | 第16-17页 |
| ·机器人逆向运动学求解 | 第17-22页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·代数法求解KUKA机器人逆解 | 第18-22页 |
| ·机器人运动学仿真 | 第22-24页 |
| ·机器人工作空间求解 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于神经网络算法的机器人逆运动学求解 | 第27-37页 |
| ·概述 | 第27页 |
| ·神经网络基本原理 | 第27-33页 |
| ·神经网络概述 | 第27-30页 |
| ·BP神经网络与RBF神经网络算法分析比较 | 第30-33页 |
| ·基于RBF神经网络的机器人逆运动学求解 | 第33-35页 |
| ·仿真实验 | 第35-36页 |
| ·本章总结 | 第36-37页 |
| 第四章 机器人误差建模 | 第37-46页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·几何误差模型建立 | 第37-40页 |
| ·基于车身激光检测系统的KUKA机器人定位误差模型建立 | 第40-43页 |
| ·误差模型仿真验证 | 第43-45页 |
| ·本章总结 | 第45-46页 |
| 第五章 机器人误差补偿 | 第46-54页 |
| ·误差补偿概述 | 第46页 |
| ·几何误差补偿 | 第46-48页 |
| ·牛顿-拉夫逊迭代补偿法 | 第46-47页 |
| ·仿真验证 | 第47-48页 |
| ·基于神经网络的综合定位误差补偿 | 第48-51页 |
| ·概述 | 第48-49页 |
| ·基于RBF神经网络的综合补偿 | 第49-51页 |
| ·仿真验证 | 第51-53页 |
| ·本章总结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第61-62页 |