| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 码垛机器人概述 | 第10页 |
| 1.1.2 码垛机器人的研究 | 第10-11页 |
| 1.2 逆解求解的现状及存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 | 第12-14页 |
| 2 码垛机器人运动学分析与求解 | 第14-30页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 码垛机器人简介 | 第14-16页 |
| 2.2.1 结构特点分析 | 第14-15页 |
| 2.2.2 机构自由度的计算 | 第15-16页 |
| 2.3 机器人运动学D-H参数法 | 第16-20页 |
| 2.3.1 码垛机器人末端执行器位姿的描述 | 第16-17页 |
| 2.3.2 码垛机器人D-H参数法简介 | 第17-20页 |
| 2.4 四自由度码垛机器人运动学分析 | 第20-28页 |
| 2.4.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.4.2 运动学正解 | 第21-25页 |
| 2.4.3 运动学逆解 | 第25-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-30页 |
| 3 基于BP神经网络的逆运动学求解 | 第30-50页 |
| 3.1 神经网络基本原理 | 第30-33页 |
| 3.1.1 生物神经元 | 第30-31页 |
| 3.1.2 人工神经元( Artificial Neuron )模型 | 第31-32页 |
| 3.1.3 常用激活函数 | 第32-33页 |
| 3.1.4 神经网络的特点 | 第33页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第33-38页 |
| 3.2.1 BP网格结构 | 第34页 |
| 3.2.2 BP神经网络的算法 | 第34-38页 |
| 3.3 BP网络模型的建立 | 第38-44页 |
| 3.3.1 MATLAB神经网络工具箱简介 | 第38-39页 |
| 3.3.2 网络结构 | 第39-40页 |
| 3.3.3 仿真数据 | 第40-44页 |
| 3.4 仿真结果及分析 | 第44-49页 |
| 3.4.1 θ_1的仿真结果 | 第44-46页 |
| 3.4.2 θ_2的仿真结果 | 第46-47页 |
| 3.4.3 θ_3的仿真结果 | 第47-49页 |
| 3.5 小结 | 第49-50页 |
| 4 基于遗传算法的BP网络逆运动学求解 | 第50-66页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 遗传算法简介 | 第51-54页 |
| 4.2.1 遗传算法基本用语 | 第51页 |
| 4.2.2 遗传算法构成要素 | 第51-53页 |
| 4.2.3 遗传算法的基本流程 | 第53-54页 |
| 4.2.4 遗传算法的特点 | 第54页 |
| 4.3 基于遗传算法的BP网络模型的建立 | 第54-57页 |
| 4.3.1 模型框架 | 第54-55页 |
| 4.3.2 模型的建立及算法参数的确定 | 第55-57页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第57-64页 |
| 4.4.1 θ_1的仿真结果及与BP网络的比较 | 第58-60页 |
| 4.4.2 θ_2的仿真结果及与BP网络的比较 | 第60-62页 |
| 4.4.3 θ_3的仿真结果及与BP网络的比较 | 第62-64页 |
| 4.5 小结 | 第64-66页 |
| 5 基于改进遗传算法的BP网络逆运动学求解 | 第66-78页 |
| 5.1 引言 | 第66-67页 |
| 5.2 遗传算法的优化研究 | 第67-70页 |
| 5.2.1 改进措施 | 第67-68页 |
| 5.2.2 基于多种群遗传算法的BP模型的建立 | 第68-70页 |
| 5.3 仿真结果及分析 | 第70-76页 |
| 5.3.1 θ_1的仿真结果及与SGA算法结果的比较 | 第70-72页 |
| 5.3.2 θ_2的仿真结果及与SGA算法结果的比较 | 第72-74页 |
| 5.3.3 θ_3的仿真结果及与SGA算法结果的比较 | 第74-76页 |
| 5.4 结果对比 | 第76-77页 |
| 5.5 小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录一 BP网络算法 | 第84-86页 |
| 附录二 基于普通遗传算法的BP网络算法 | 第86-89页 |
| 附录三 基于多种群遗传算法（MPGA）的BP网络算法 | 第89-93页 |
| 附录四 公用算法 | 第93-102页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
