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七自由度冗余空间机械臂多目标轨迹规划研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 课题的研究背景和研究意义第10-11页
    1.2 空间机械臂的发展和应用综述第11-12页
    1.3 冗余机械臂建模方法概述第12-16页
        1.3.1 冗余机械臂运动学建模方法概述第12-14页
        1.3.2 冗余机械臂动力学建模方法概述第14-16页
    1.4 机械臂多目标轨迹规划研究现状第16-17页
    1.5 空间机械臂任务规划研究现状第17页
    1.6 课题来源和本文的主要研究内容第17-19页
第2章 冗余自由度机械臂运动学和动力学研究第19-37页
    2.1 引言第19页
    2.2 冗余自由度机械臂运动学分析第19-26页
        2.2.1 运动学建模与正运动学分析第19-23页
        2.2.2 基于奇异鲁棒性逆的逆运动学分析第23-26页
    2.3 冗余自由度机械臂动力学分析第26-30页
        2.3.1 动力学建模与逆动力学分析第26-28页
        2.3.2 基于动力学一般方程的正动力学分析第28-30页
    2.4 算法验证与仿真第30-36页
        2.4.1 基于Simulink的逆运动学仿真第30-34页
        2.4.2 基于SimMechanics的正动力学仿真第34-36页
    2.5 本章小结第36-37页
第3章 空间机械臂多目标轨迹规划研究第37-52页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 基于B样条曲线的关节空间轨迹构造第38-40页
        3.2.1 B样条曲线理论基础第38-39页
        3.2.2 三次均匀B样条曲线的构造第39-40页
    3.3 多目标轨迹规划问题的数学模型第40-43页
        3.3.1 目标函数第40-41页
        3.3.2 约束条件第41-43页
    3.4 基于遗传算法的多目标优化问题求解第43-46页
        3.4.1 遗传算法的基本原理第43-44页
        3.4.2 遗传算法的实现步骤和关键参数第44-46页
    3.5 算法验证与仿真第46-50页
        3.5.1 优化问题的描述第46-47页
        3.5.2 遗传算法的设计第47-48页
        3.5.3 优化结果及分析第48-50页
    3.6 本章小结第50-52页
第4章 空间机械臂任务规划研究第52-64页
    4.1 引言第52页
    4.2 空间机械臂的在轨任务模型第52-56页
    4.3 空间机械臂综合目标优化第56-59页
        4.3.1 Pareto最优解集的定义第56-57页
        4.3.2 基于NSGA-Ⅱ的Pareto最优解集求解第57-59页
    4.4 算法验证与仿真第59-62页
        4.4.1 优化问题的描述第59页
        4.4.2 NSGA-Ⅱ算法的设计第59-60页
        4.4.3 多目标综合优化结果及分析第60-62页
    4.5 本章小结第62-64页
第5章 实验研究第64-76页
    5.1 引言第64页
    5.2 实验平台介绍第64-66页
    5.3 任务空间轨迹规划实验第66-69页
        5.3.1 基于反馈策略的阻尼最小二乘法第66-67页
        5.3.2 任务空间直线轨迹规划实验第67-68页
        5.3.3 任务空间圆弧轨迹规划实验第68-69页
    5.4 空间机械臂多目标轨迹规划实验第69-72页
    5.5 空间机械臂任务规划实验第72-74页
    5.6 本章小结第74-76页
结论第76-78页
参考文献第78-83页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第83-85页
致谢第85页

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