| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外机器人标定技术研究和发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外机器人标定技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内机器人标定技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 多传感信息融合技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本课题研究内容与关键问题 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 工业机器人误差补偿模型 | 第16-25页 |
| 2.1 工业机器人正向运动学模型 | 第16-17页 |
| 2.2 机器人微分运动模型 | 第17-20页 |
| 2.3 基于POE模型的KR5arc机器人误差建模实验 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于POE公式的KR5arc机器人正向运动学建模 | 第20-22页 |
| 2.3.2 KR5arc机器人参数误差建模 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 工业机器人位姿测量 | 第25-43页 |
| 3.1 工业机器人姿态测量 | 第25-34页 |
| 3.1.1 多传感信息融合技术 | 第25-26页 |
| 3.1.2 多传感器量测数据预处理 | 第26-30页 |
| 3.1.3 多传感信息融合算法 | 第30-34页 |
| 3.2 工业机器人位置测量 | 第34-36页 |
| 3.3 多传感器量测数据预处理实验设计 | 第36-42页 |
| 3.3.1 多传感信息融合系统简介 | 第36-41页 |
| 3.3.2 机器人姿态数据采集及多传感器量测数据时间配准实验设计 | 第41页 |
| 3.3.3 多传感器量测数据空间配准实验设计 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 工业机器人位姿误差标定实验 | 第43-53页 |
| 4.1 标定实验技术路线 | 第43-44页 |
| 4.2 多传感器信息融合实验 | 第44-47页 |
| 4.3 基于最小二乘法的运动学参数辨识 | 第47-48页 |
| 4.4 机器人标定实验 | 第48-52页 |
| 4.4.1 参数标定流程 | 第48-49页 |
| 4.4.2 标定实验 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 导师简介 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
