一、多关节混合链机器人的运动学和动力学分析（论文文献综述）
欧阳文娟[1]（2021）在《面向机器人应用的仿生控制方法研究》文中指出经过亿万年的自然选择,动物进化出了非凡的运动能力以适应环境的变化,满足其自身捕食、脱逃、繁衍和迁徙的需要。与传统的人工机械运动系统如车辆、飞机和船舶等相比,动物的运动表现出了更强的环境适应性和运动稳定性。通过在机械系统上模仿动物的运动方式,构建具有类似动物灵活性的仿生机器人来满足在军事侦查、环境勘测、抗险救灾、航空航天以及医疗手术等诸多领域的应用需求,已经成为目前机器人领域研究的热点和重点。本论文重点研究仿生机器人的运动控制问题,通过模仿动物运动控制的生物机理,实现仿生机器人的精确运动控制。论文的研究工作分为两个层次:仿生机器人的模态控制和仿生机器人的整体控制。前者研究如何控制驱动装置使仿生机器人与环境相互作用进而产生期望的运动模态;后者在前者的研究基础上,研究如何控制具有多自由度的仿生机器人产生期望的整体运动。本文的主要研究内容与主要贡献有:1.针对仿生机器人与仿生动物对象在外观神态和运动形态上的相似性,提出了一种基于通用内部模型（GIM）的运动模态控制方法来实现机器人对动物运动模态的模仿学习。通过模仿动物运动模态的控制机理,GIM使用中枢模式发生器（CPG）作为激励,确保了仿生机器人运动模态的协调性和稳定性。同时,通过证明GIM具有时空可伸缩特性和相移特性,所提出的运动模态控制方法可以仅通过两个调整参数来实现运动模态从动物向仿生机器人的有效迁移。最后,在蛇形机器人样机上的仿真和实验证明了基于GIM的仿生学习框架在模态发生上的有效性。2.针对仿生机器人模态控制中存在的CPG参数难以确定等问题,提出了 一种基于强化学习的模态控制器自整定方法。以具有空间连杆结构的六足机器人为研究对象,首先设计了一个具有两层拓扑结构的CPG网络,并利用机器人耦合参数的对称性,缩小了 CPG网络参数的搜索空间。同时,通过分析机器人的机械和运动约束,针对性地设计了 一种带约束条件的奖励函数,并采用基于深度确定性策略梯度的强化学习方法来在线搜索机器人的最佳运动模态。通过机器人在四种不同环境中的实验,验证了所提出的CPG参数自整定方法的可行性。3.针对仿生机器人在已知环境中的精确整体运动控制问题,模仿动物运动系统的整体控制机理和动物小脑对脊柱CPG的调节控制机理,提出了 一种基于类小脑控制器的仿生分层控制框架。在低层的模态控制中,机器人利用CPG来产生期望的运动模态;在高层的整体控制中,构建了一个具有在线学习能力的类小脑控制器来实时补偿动力学模型的不确定性,保证了整体运动控制器具有一定的环境自适应性和鲁棒性。在动态环境下,进行了多关节蛇形机器人轨迹跟踪仿真和实验,结果表明所提出的整体运动控制器较传统控制器具有更好的控制性能。4.针对仿生机器人在未知环境中的整体运动控制问题,模仿动物运动规划过程中的迭代学习机制,提出了一种变轨迹自适应迭代学习控制（ILC）方案。通过重复迭代和轨迹调整的循环过程,机器人在每一次迭代过程中首先进行边界阈值条件检测,然后按照预定的轨迹调整规则将调整后的位置点加入到期望轨迹的可行解空间。经过足够次数的迭代,机器人能够找到一个从起点到终点的可行解空间并分段拟合出期望轨迹,最后迭代学习运动控制器可以完成精确的位置跟踪。通过蛇形机器人的穿管实验,证明了所提出的控制方案能够有效实现机器人在非结构化环境下的自主规划。
王庆升[2]（2021）在《一种九自由度手术机器人的运动学与仿真研究》文中指出近年来手术机器人发展迅速,受到广泛研究关注。手术机器人系统主要包括主手部分、从手部分、图像系统、控制系统四个部分。其中从手部分设计及其控制算法是手术机器人的核心技术,从手机器人需要经过RCM远心点这一不动点。本文针对RCM远心点这一需求,提出了一种9自由度手术机器人模型,基于D-H建模方法建立了9自由度机器人模型。创新性的将该9自由度模型以RCM远心点为节点,分解为两个6自由度模型,并分别对两个模型进行了分析求解,最后合并为9自由度机器人的解。基于齐次位姿矩阵,推导了机器人正运动学计算公式,实现了关节空间到操作空间的正向映射。运用解析法解矩阵方程组分别获取两个机器人模型的运动学逆解,最后合并方程的解得到了九自由度机器人的32组解,实现了操作空间位姿到关节空间的逆向映射。求解过程中,通过对方程变量参数的分析,列举了内部奇异的发生位置和几何意义,推导了末端位姿参数的取值范围,得出模型的可达工作空间和灵活工作空间。基于微分变换法求解了机器人的速度雅可比矩阵,实现了操作空间速度到关节空间的正向和逆向映射。通过对雅可比矩阵分析计算,列举了边界奇异的发生位置和几何意义,进一步完善了奇异位形。最后使用MATLAB对运动学逆解进行编程,验证了其正确性。基于雅可比矩阵的转置求解了静力学,实现了关节空间静力旋量到操作空间的正向映射和逆向映射,并分析了雅可比奇异点在机器人静力学的应用。基于矢量积的雅可比矩阵对逆向加速度进行了求解,实现了操作空间的加速度到关节空间的逆向映射。对速度和加速度进行了传递推导,实现了每个关节的速度和加速度的正向映射,并推导了每个关节质心的运动参数。使用牛顿-欧拉法将动力学中力和运动的关系,转化为力和力矩的平衡,完成了对模型动力学力旋量的理论公式推导。最后通过向外递推和向内递推实现了关节空间力旋量到操作空间力旋量的正向映射和逆向映射。对于关节空间的轨迹规划,通过公式推导和编程实现了五次多项式插值法和五段位置S曲线法关节空间轨迹规划,并提出两种改进的五次多项式插值法,并通过编程展示了轨迹规划曲线的图像。推导了两种常见的直线插补和圆弧插补,用坐标系转换实现了圆弧插补的插补点求解。对操作空间的直线和圆弧曲线做了逆向映射,进一步完善了关节空间到操作空间的映射关系。基于ROS仿真平台,使用Python编程实现了圆弧插补法画圆,进一步验证了模型的可行性和整体算法的正确性。本研究为外科手术机器人提供一种思路和解决方案,运动学和动力学计算和仿真可为此机器人后续研究提供理论计算基础。
刘耀忠[3]（2021）在《矿用外骨骼机器人的稳定性研究》文中提出随着煤矿下开采技术的不断发展,矿下也向着机械化、自动化的方向进步。矿用外骨骼机器人的应用,助力矿下工人搬运重物,持风镐进行作业等,这种机构可以大大减少工人的劳动量,提高生产效率。稳定行走是外骨骼机器人研究中的一个关键问题,也是实现其他功能的根本前提。人体在穿戴外骨骼机器人负重作业时,由于井下路面情况复杂,工作环境恶劣,外骨骼人-机系统受力情况也更为复杂多变,使得外骨骼人-机系统的稳定性较难控制,因此对于外骨骼机器人稳定性的研究具有重要的意义。本文选取了平地行走、越障、爬坡这三种矿下最频繁的工况进行稳定性研究。在查阅研究大量文献的基础上,本文对人体步态和ZMP（零力矩点）稳定理论做了详细的研究分析,在此基础上推导出了人体和外骨骼人-机系统在不同特征动作下的ZMP轨迹计算方程,做出ZMP轨迹图并引用稳定裕度理论对外骨骼人-机系统的稳定性进行量化分析。主要研究工作如下:首先,对人体行走步态进行研究分析,确定本文中研究人体和外骨骼人-机系统稳定性研究的步态范围为一个完整的步态区间。根据对双足机器人ZMP理论的研究,确定外骨骼人-机系统的稳定性判据,并引用稳定裕度这一概念进一步量化研究外骨骼人-机系统的稳定性。其次,对人体和外骨骼人-机系统进行模型简化。人体简化为五连杆模型,外骨骼人-机系统简化为五连杆模型,以方便进行运动学分析,并根据力矩平衡原理推导出人体和外骨骼人-机系统的ZMP坐标表达式。然后,建立人体模型和外骨骼人-机穿戴模型,通过Adams软件进行一个完整步态区间的运动学和动力学仿真,得出三个特征动作下的仿真ZMP轨迹,根据ZMP稳定性判据判定其稳定性,根据稳定裕度概念分析其稳定性。最后,对人体和外骨骼人-机系统分别进行三个特征动作下的样机实验,得出三个特征动作下的实验ZMP轨迹,根据ZMP稳定性判据判定稳定性,根据稳定裕度概念分析稳定性。通过对比人体和外骨骼人-机系统稳定裕度得知穿戴外骨骼后在三个特征动作下对于人体稳定性的影响,确保外骨骼在矿下使用时的可靠性。
邵念锋[4]（2021）在《基于SEA的柔性关节机器人动力学与柔顺控制研究》文中研究指明随着人工智能、智能传感与大数据等科技不断发展,机器人逐渐被赋予与外界交互、模拟人类甚至自主学习等新能力。然而目前机器人面临的工作任务愈加复杂,其柔顺性能力尚显不足。柔性执行器由于具有抗冲击与安全人机交互等优点,正逐渐成为机器人研究的一种趋势。因此,本文基于串联弹性驱动器（Series elastic actuator,SEA）作为机器人被动柔顺关节执行机构,能实现机器人关节被动柔顺控制,有效地提升人机共融的安全性。但由于机器人关节引入柔性单元,使得整体控制系统复杂度提升,为此本文针对柔性关节机器人动力学与柔顺控制策略进行研究,设计稳定可靠的柔顺控制算法,主要研究内容如下:（1）SEA系统数学建模及其特性分析。建立SEA系统柔性单元、控制单元与驱动单元数学模型,根据位置源、速度源与力源控制法建立SEA系统开环与闭环传递函数,通过频率法分析系统稳定性;并根据力源控制系统对主动与被动阻抗特性研究,分析表明SEA系统具有低输出阻抗特性,对SEA的柔性关节机器人动力学模型建立与特性分析提供理论基础。（2）基于拉格朗日方程推导柔性关节机器人动力学模型。根据合理假设得到柔性关节机器人完整动态方程,SEA柔性元件将其完整动态方程解耦为电机端与连杆端动态方程,得到其简化动力学模型;系统分析其动态方程特性,对其关节动力学特性与SEA柔性元件动力学性能进行仿真研究。结果表明:串联弹性驱动关节机器人动力学被动柔顺性能良好,为柔顺性控制策略研究提供重要理论依据。（3）基于笛卡尔阻抗模型的滑模变结构控制策略研究。在关节空间动力学模型的基础上,建立柔性关节机器人笛卡尔空间末端接触动力学方程;对位置内环的笛卡尔阻抗控制仿真分析研究;基于双曲正切滑模切换函数改进滑模变结构控制策略,结合笛卡尔阻抗滤波轨迹,提出一种改进笛卡尔阻抗滑模变结构控制律,采用Matlab/Simulink仿真分析验证主动柔顺控制策略的有效性。结果表明:改进笛卡尔阻抗滑模变结构能够提高串联弹性驱动关节机器人系统轨迹跟踪能力。（4）柔性关节机器人柔顺性控制联合仿真分析。在联合方法仿真平台中,搭建Adams柔性关节机器人机械系统与MATLAB/Simulink控制系统;与传统笛卡尔阻抗PD策略仿真对比分析,笛卡尔阻抗滑模变结构控制策略可较好缓冲接触力突变,降低动态冲击接触力峰值,使机器人与阻力环境交互接触时具有较强顺应性;通过静态与动态冲击分析可知,主/被动柔顺系统具有较强的稳定性和抗冲击接触柔顺性。综上所述,机器人串联弹性驱动关节融合笛卡尔阻抗滑模变结构控制策略,取得良好地关节被动柔顺与主动柔顺性能,具有一定的学术研究价值,对人机交互柔顺控制研究具有重要实践意义。
高雪佳[5]（2021）在《上肢康复机器人主动控制方法研究》文中研究说明偏瘫是脑卒中最常见的后遗症,若不及时进行康复治疗,易造成肌肉萎缩等问题,给患者日常生活带来极大不便。目前,临床采用人工辅助治疗方法,既造成医疗资源紧张,又无法衡量患者的主动参与度。本文以五自由度上肢康复机器人为研究对象,主要研究患者进行主动康复训练时,实现机器人末端实际运动轨迹准确跟踪期望轨迹,同时保持机器人与患者间具有良好柔顺性的控制方法,从而提高患者康复训练的有效性和安全性。本文主要研究内容如下:1)上肢康复机器人基础理论。采用D-H（Denavit-Hartenberg）法对机器人运动过程进行分析,描述机器人末端位姿与各关节角度之间的关系,通过理论计算与虚拟仿真对机器人末端运动信息进行对比分析;采用拉格朗日法描述机器人运动过程中每个关节力矩的变化,对机器人各关节位移和力矩之间的关系进行验证。2)康复机器人末端运动轨迹规划。首先根据人体各关节运动的极限位置角度确定了机器人极限位置角度,进而通过蒙特卡罗方法绘制了机器人的工作空间;通过对比适用于关节空间轨迹规划的两种方法,得出五次多项式插值更优的结论;在笛卡尔空间直接采用了常用的空间直线插值法进行仿真;仿真结果证明:机器人的运动轨迹连续且平滑,速度较慢,比较平稳,适合患者进行康复运动。3)康复机器人主动控制方法的优化。为了提高患者进行主动训练时,机器人末端轨迹的位置精度,改善与机器人之间的柔顺性,本文对阻抗控制方法进行了优化。模糊控制器寻找阻抗控制参数时,解决了传统寻优方式下耗时太大的缺点,但仍存在寻优控制精度低的问题。因此本文将模糊控制器中隶属度函数的模糊量和隶属度这两个变量作为遗传算法中待优化的参数,进行复制、交叉、变异操作,确定新的阻抗控制参数最优值。仿真结果表明:在对阻抗控制器进行寻优时,相比于模糊阻抗方法,遗传模糊阻抗方法精度更高,人机间柔顺性更好。最后分别采用遗传模糊阻抗和模糊阻抗两种控制方法,控制上肢康复机器人带动健康受试者进行肩部外展、肘部屈曲的单关节运动和肩部与肘部一起屈曲的多关节运动,根据各种传感器获得的运动信息,描绘出机器人末端运动轨迹。实验结果表明:采用遗传模糊阻抗控制方法的系统表现出更高的精度与良好的柔顺性。
陈山凤[6]（2021）在《双机器人力/位混合协调控制技术研究》文中研究表明随着科技的发展,人们对工业机器人的需求已不限于预先的示教后进行重复运动。精密加工以及更广阔的应用对机器人提出了更高的要求。多机器人协调作业以及基于力与位置相结合的控制能满足绝大部分的应用。对于串联机器人这类复杂多连杆系统而言,协调控制和力/位混合控制策略仍有很多未知等待探索。本文基于双机器人的协调控制提出了一种栅格坐标下双机器人协调的控制策略。以两个KINOVA Gen3机器人为原型,利用MATLAB软件的机器人工具箱对双机器人进行D-H参数法建模,得到双机器人末端执行器相对于基座的坐标变换矩阵。然后针对双机器人协调规划的防碰撞问题,将工作空间划分成若干个空间网格,利用布尔运算对双机器人的运动做预判,从而有效防止双机器人运动过程碰撞问题的发生。本文利用拉格朗日多体动力学理论对双机器人进行动力学建模。该模型不但为机器人运动前施加给各关节的电流值提供支持,还为力的控制中关节所需电流的变化提供了理论依据。对串联机器人在关节空间和时间空间两个维度采用两步分解法进行力/位控制的解耦,再对力与位姿的调节采用不同控制律控制。对于位置的控制采用基于拉格朗日预载的PID控制器控制,有效降低调节时间;对于力反馈的微调控制,则将静态抛磨抖动范围外的力误差采用多次累加求均值的形式进行力矩调整。令机器人按预期的抛磨力进行恒力抛磨,结果表明力/位混合控制下的抛磨力曲线符合预期控制要求。最后分析了抛磨前后工件的表面轮廓,并测得表面粗糙度从Ra984.39nm降到了147.97nm。
彭博[7]（2021）在《垂直多关节机器人的轨迹规划》文中研究表明科学技术的发展带来了机器人技术的革新,从最初的只能示教再现的机器人,到具有初步感知编程能力的机器人,再到如今高度智能化的机器人,机器人技术经历了飞速发展的60年。如今,机器人在工业生产中扮演着重要的角色,展现出了巨大的发展前景。尽管机器人技术进步飞速,但六轴机器人的轨迹规划一直是一个难题,末端执行器在运行空间直线,空间圆弧等轨迹时,仍然会有描述轨迹的计算量过大,关节轴冲击过大和运行时间过长等问题,导致机器人在一些轨迹复杂度高的场合中使用受到一定限制。因此,机器人的运行轨迹研究是机器人学的一个重点和难点。本文的研究对象是一种垂直多关节机器人,该机器人适用于工业分拣的场合,可以完成对工作对象的抓取和放置。本文首先对机器人的本体机构进行了分析,随后选择了关节空间轨迹算法并求得轨迹,并对该轨迹使用多目标优化算法进行轨迹优化,最后完成控制系统元件的选型和实验平台的搭建,使用实验平台对轨迹进行验证,得出垂直多关节机器人轨迹规划方法。主要研究内容如下:（1）机器人本体机构分析。对现有的垂直多关节机器人进行惯性力学、工作空间、最大速度和扭矩以及动力学分析计算,计算后得出的结论用于指导后续章节的轨迹规划。（2）运动轨迹研究。设定轨迹运动的条件,使用笛卡尔空间轨迹规划,得到空间直线轨迹规划和空间圆弧轨迹规划的两组中间点位姿矩阵。再对关节轴分别使用三次多项式、五次多项式以及三次样条插值轨迹规划方算法,绘制速度—时间和加速度—时间图像。根据图像选择出最优算法,并计算插值得到运动轨迹,用于进行多目标优化。（3）多目标轨迹优化。从对多目标优化算法的分析入手,选择了NSGA-II和MOEA/D两种多目标算法,使用这两种多目标优化算法对规划后的轨迹进行优化,并对两种算法进行比较后得出结论为,两种算法对轨迹优化结果相似,且MOEA/D具有更快的收敛速度。通过对比未优化的三次样条插值,得知经过优化后关节冲击更小。（4）实验验证。根据轨迹验证所需的实验条件,对控制系统进行需求分析,再通过需求分析进行控制系统的元件选型。绘制控制系统电路图,利用控制系统的元件搭建实验平台,设计人机界面和编写控制程序。运行经过优化后的轨迹,分别对多目标优化后的圆弧插补和直线插补的三次样条插值轨迹进行实验验证,机器人关节轴运行平稳,无明显抖动,表明经过优化后的三次样条插值轨迹适用于垂直多关节机器人。
黄涨潮[8]（2021）在《多关节蛇形机器人轨迹规划与运动控制研究》文中研究说明我国走在制造业强国的发展道路上,随着工业产品的复杂化和多样化,作业场景也是错综复杂和空间狭小,对机器人的灵活运动能力和控制性能带来了挑战。蛇形机器人具备超冗余自由度,能灵活避开障碍物,可以保证狭小空间内作业的安全性,因此在工业领域各个方面都将会有广泛应用前景。本文预研究设计了一款24自由度的气动驱动蛇形机器人,对其三维避障运动规划展开了深入研究。此项研究可应用在我国的工业机器人领域,符合国家战略规划。针对狭小空间复杂作业环境,对蛇形机器人的结构尺寸和性能指标进行了定量化分析,由于并联机构具有结构稳定性、负载能力强和控制精度高的特点,本设计以小型三自由度气动并联机构作为蛇形机器人的关节模块。基于结构特性分析出其数学模型,对整机系统和单关节模块进行了位姿坐标描述,研究了其工作空间与关节空间、驱动空间与关节空间的运动学正、逆解,分析了蛇形机器人末端执行器可达工作空间范围。运动学和工作空间分析,是进行路径避障规划的关键,解决轨迹规划与运动控制问题的基础。结合多关节蛇形机器人的外形几何特征,先对其进行了障碍物碰撞检测的算法研究,再利用栅格法对实际环境进行三维建模,结合改进蚁群算法可得到无碰撞路径点集,再将其用样条函数平滑处理,加入时间序列信息。采用基于关节空间的闭环控制策略,利用至少三阶可微的多项式曲线在关节空间内进行轨迹规划,对工作空间基于改进末端跟随运动进行规划。通过逆向运动学解算出末端执行器的位姿量,存储于经验池中,其余关节直接利用其轨迹,再通过驱动空间与关节空间的运动学关系解算出各气动支腿的伸缩量,实现并联机构的精确定位运动控制,从而使得蛇形机器人整体能无碰撞、平稳地到达工作位姿。在MATLAB/Simulink中搭建了系统的物理仿真模型,对单关节模块进行了运动学和动力学的仿真,针对蛇形机器人分别设计了关节空间与工作空间的运动控制系统,进行了轨迹规划和运动控制的仿真研究。按仿真结果,进一步优化了其结构方案、进行了气动元件和电气元件的选型和软件控制的编写,完成了示范性关节控制系统的搭建。组装和调试完成了整机系统,对其进行了重复定位和运动控制实验,并用专业仪器对其控制精度性能指标进行了测试,对记录数据分析,得出其具有较好的运动控制性能和较高的定位控制精度。
陈宁[9]（2021）在《绳驱动康复护理机器人控制设计》文中研究说明当今社会,科技的发展日新月异,智能机器人的应用扩展到越来越多的领域中。医疗领域的康复机器人越来越广泛地应用于具有运动功能障碍患者的康复训练中。绳驱动并联机器人具有工作空间大、运动速度快等优点,具有较强的实用价值。由于现有的绳驱动康复机器人主要采用绳悬吊或者外骨骼式的形式,存在康复患者初期进行训练时会由于肌无力问题影响康复训练效果的问题,所以本文研究了一种新型卧式绳驱动康复护理机器人的建模与控制问题,相比较于传统的康复训练,可以有效地减轻患者在康复训练时的负担,提高患者在康复训练时的舒适性。本文的研究工作主要以绳驱动康复护理机器人为研究对象,对其进行系统设计、理论建模、仿真分析与实验验证。首先,对绳驱动康复护理机器人进行系统设计。根据康复训练的要求确定总体设计方案和具体结构设计,阐述机器人的工作原理;以人体活动范围为依据,设计机器人的尺寸规格;选取智能护理床作为机器人的床体,设计绳悬吊系统的结构及绳索分布;将康复训练与机器人的人机交互装置相结合,提高康复效率。其次,对绳驱动康复护理机器人进行运动学和动力学分析。在运动学分析时,考虑机器人与现有绳驱动机器人结构的不同点,分析机器人卷绳器在导轨上运动及绳索末端弹性模块对逆运动学求解的影响,规划一个空间三角形运动轨迹,通过仿真分析绳长和绳长速度的变化情况。用拉格朗日法对机器人进行动力学建模,研究绳索末端弹性模块的弹性势能对系统动力学模型的影响,并且将绳索末端平台和卷筒的动力学分开考虑,建立一个绳索末端平台和卷筒的双空间动力学模型,提高控制精度。再次,对绳驱动康复护理机器人进行控制设计。根据绳驱动康复护理机器人平台建立的数学模型设计双空间积分滑模控制器;鉴于系统模型存在干扰及建模动态不确定性,设计基于干扰观测器的抗干扰控制器;由于绳长变化率的观测往往带有误差,设计基于高增益观测器的滑模控制器。对控制器进行仿真验证,证明了基于高增益观测器滑模控制的控制性能最好。最后,搭建绳驱动康复护理机器人的实验平台进行实验验证。分析机器人的控制原理,通过控制绳索长度从而控制末端执行器的位置;对控制系统设计进行描述分析,设计三种运动轨迹,通过真人实验,验证了绳驱动康复护理机器人可以有效的对期望轨迹进行跟踪。
李佳慧[10]（2021）在《铝锭铸造打渣机器人动力学分析与渣铲轨迹规划》文中进行了进一步梳理有色金属材料是国家经济发展过程中重要的基础原材料,金属铝用途广泛,目前已经成为现代经济发展的基础材料,在国民经济建设中占有举足轻重的地位。铝锭在浇筑过程中会产生浮渣,需要及时清除,打渣工序是金属冶炼过程中的重要工序。人工打渣时存在高温液体飞溅、爆炸、防护不利等安全隐患。工业机器人能够代替人工在高温、噪声和危险的环境中工作,研究自动化的打渣机器人系统代替人力对于企业安全生产及降低成本具有重大意义。实际生产中的打渣工序,铸模运动速度较快,因此,如何使机器人快速、有效地完成自动化打渣任务是研究的重点和难点,轨迹规划可以使机器人在作业时避开障碍,完成工作任务的同时优化运动路径,减少作业工时,提高打渣效率。因此,打渣机器人的轨迹规划研究意义重大。本文以打渣机器人末端渣铲的运动轨迹为研究对象,对该机器人本体的运动学、动力学进行了分析,对渣铲的轨迹规划与优化做出了研究。针对某电解铝生产企业使用的自动打渣机器人,分析了其自动化打渣作业平台结构及主要组成部分。并且规划了机器人的基本任务及工作路径。针对打渣机器人本体进行了运动学建模及仿真分析。采用改进后的D-H参数法建立机器人的正逆运动学方程。利用联合仿真技术,对打渣机器人工作过程进行了仿真验证。利用拉格朗日法和仿真软件,构造打渣机器人虚拟样机,对打渣机器人的动力学建模分析及仿真验证。根据打渣机器人的工作过程,采用五阶插值法,对打渣机器人的工作路径规划做出了优化。进行可视化模拟仿真技术,验证对比了优化前后的机器人的运动轨迹。优化后的工时缩短了1.2s,整体打渣速率提高了13%左右,提高了工作效率,降低了企业的生产成本。
二、多关节混合链机器人的运动学和动力学分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多关节混合链机器人的运动学和动力学分析（论文提纲范文）
（1）面向机器人应用的仿生控制方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 仿生机器人的控制方法研究现状 |
| 1.2.1 模态运动控制的研究现状 |
| 1.2.2 整体运动控制的研究现状 |
| 1.2.3 研究挑战总结 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要贡献 |
| 1.3.3 组织结构 |
| 2 基于通用内部模型的模态发生控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于GIM的模态学习 |
| 2.2.1 GIM结构 |
| 2.2.2 协调的复杂运动 |
| 2.3 GIM特性 |
| 2.3.1 理论证明 |
| 2.3.2 数值仿真 |
| 2.4 GIM应用 |
| 2.4.1 多关节连杆结构模型 |
| 2.4.2 运动模态学习 |
| 2.4.3 仿真和实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于强化学习的模态优化控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 六足机器人建模 |
| 3.2.1 六足机器人样机 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.3 基于CPG的模态控制 |
| 3.3.1 两层CPG模型 |
| 3.3.2 模态产生的数值仿真 |
| 3.4 基于强化学习的模态优化控制 |
| 3.4.1 问题表示 |
| 3.4.2 深度确定性策略梯度(DDPG)算法 |
| 3.4.3 观测空间 |
| 3.4.4 动作空间 |
| 3.4.5 网络结构 |
| 3.4.6 奖励函数 |
| 3.4.7 引导约束条件 |
| 3.5 仿真与实验 |
| 3.5.1 仿真 |
| 3.5.2 实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于小脑学习的已知轨迹整体控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多关节连杆蛇形机器人 |
| 4.3 转弯运动控制方案 |
| 4.3.1 关节控制器 |
| 4.3.2 基于CPG的模态发生器 |
| 4.3.3 高层运动控制器 |
| 4.3.4 运动控制器设计 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于迭代学习的未知轨迹整体控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统描述 |
| 5.2.1 机器人动力学特性 |
| 5.2.2 问题表示 |
| 5.3 基于ILC的变轨迹自适应运动控制方案设计 |
| 5.3.1 轨迹调整 |
| 5.3.2 ILC运动控制器 |
| 5.4 蛇形机器人应用 |
| 5.4.1 蛇形机器人平台 |
| 5.4.2 轨迹跟踪仿真 |
| 5.4.3 未知管道实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 六足机器人动力学模型推导 |
| 发表文章目录 |
（2）一种九自由度手术机器人的运动学与仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 机器人 |
| 1.1.2 手术机器人 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容与安排 |
| 1.4.1 远心运动机构 |
| 1.4.2 运动学算法 |
| 1.4.3 研究安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 机器人建模与分析 |
| 2.1 机器人数学模型 |
| 2.1.1 位姿表示 |
| 2.1.2 位姿变换 |
| 2.1.3 D-H建模方法 |
| 2.1.4 自由度分析 |
| 2.2 运动学基础 |
| 2.2.1 数学基础 |
| 2.2.2 雅可比矩阵 |
| 2.2.3 奇异性 |
| 2.3 九自由度机器人建模 |
| 2.3.1 Pieper准则 |
| 2.3.2 机器人模型设计 |
| 2.3.3 MATLAB建模 |
| 2.3.4 虚拟六轴部分 |
| 2.3.5 实体六轴部分 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 机器人运动学计算 |
| 3.1 正运动学计算 |
| 3.1.1 九自由度机器人 |
| 3.1.2 虚拟六轴 |
| 3.1.3 实体六轴 |
| 3.2 虚拟六轴部分逆解 |
| 3.2.1 运动学逆解 |
| 3.2.2 速度雅可比 |
| 3.2.3 逆解验证 |
| 3.2.4 蒙特卡洛空间分析 |
| 3.3 实体六轴部分逆解 |
| 3.3.1 运动学逆解 |
| 3.3.2 速度雅可比 |
| 3.3.3 逆解验证 |
| 3.3.4 蒙特卡洛空间分析 |
| 3.4 合并九自由度逆解 |
| 3.4.1 速度雅可比 |
| 3.4.2 逆解验证 |
| 3.4.3 蒙特卡洛空间分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 机器人动力学计算 |
| 4.1 静力学 |
| 4.2 速度和加速度 |
| 4.2.1 逆向加速度 |
| 4.2.2 速度传递 |
| 4.2.3 加速度传递 |
| 4.2.4 质心的速度和加速度 |
| 4.3 动力学计算 |
| 4.3.1 拉格朗日动力学方程 |
| 4.3.2 牛顿-欧拉动力学方程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 机器人轨迹规划 |
| 5.1 关节空间轨迹规划 |
| 5.1.1 多项式插值 |
| 5.1.2 多段位置S曲线 |
| 5.2 直角空间轨迹规划 |
| 5.2.1 直线插补算法 |
| 5.2.2 圆弧插补算法 |
| 5.3 路径规划 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于ROS机器人仿真 |
| 6.1 ROS平台 |
| 6.1.1 ROS通讯机制 |
| 6.1.2 RViz可视化工具 |
| 6.2 配置模型 |
| 6.2.1 URDF模型文件 |
| 6.2.2 Solid Works模型 |
| 6.3 MoveIt!仿真 |
| 6.3.1 Setup Assistant配置模型 |
| 6.3.2 Move It!关节空间轨迹规划 |
| 6.3.3 Move It!直角空间轨迹规划 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 不足 |
| 7.3 展望 |
| 7.4 心得 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间学术成果 |
（3）矿用外骨骼机器人的稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外外骨骼研究现状 |
| 1.2.2 国内外骨骼研究现状 |
| 1.3 外骨骼研究关键技术问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 矿用外骨骼机器人模型的构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人体生理结构分析 |
| 2.2.1 人体解剖学坐标坐标表述 |
| 2.2.2 人体生理结构 |
| 2.2.3 外骨骼的结构与自由度配置 |
| 2.3 外骨骼机器人简化模型的搭建 |
| 2.3.1 抽象建模 |
| 2.3.2 双足模型步态周期 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 外骨骼机器人的运动学和动力学分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 外骨骼的运动学分析 |
| 3.2.1 运动学基础 |
| 3.2.2 运动学分析 |
| 3.3 外骨骼的动力学分析 |
| 3.3.1 动力学基础 |
| 3.3.2 动力学分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 外骨骼机器人运动稳定性仿真分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 双足机器人稳定性理论 |
| 4.2.1 ZMP理论 |
| 4.2.2 ZMP坐标推导 |
| 4.2.3 ZMP稳定裕度 |
| 4.3 基于ZMP的仿真稳定性分析 |
| 4.3.1 平地行走仿真 |
| 4.3.2 越障动作仿真 |
| 4.3.3 爬坡动作仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 外骨骼运动稳定性实验测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 外骨骼机器人的组装 |
| 5.2.1 组件的加工 |
| 5.2.2 配件的选型 |
| 5.2.3 外骨骼机器人的组装 |
| 5.3 外骨骼机器人稳定性实验 |
| 5.3.1 传感器的选用 |
| 5.3.2 平地行走实验 |
| 5.3.3 越障动作实验 |
| 5.3.4 爬坡动作实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于SEA的柔性关节机器人动力学与柔顺控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 柔性关节机器人的研制现状 |
| 1.2.2 柔性关节机器人动力学建模的研究现状 |
| 1.2.3 机器人柔顺控制算法的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 SEA系统建模及其特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SEA系统模型的建立 |
| 2.2.1 SEA一般力学模型 |
| 2.2.2 SEA系统柔性元件的数学模型 |
| 2.2.3 SEA系统控制元件数学模型 |
| 2.2.4 SEA系统驱动元件数学模型 |
| 2.3 SEA系统稳定性分析 |
| 2.3.1 基于速度源控制法的SEA系统稳定性分析 |
| 2.3.2 基于位置源控制法的SEA系统稳定性分析 |
| 2.3.3 基于力源控制法的SEA系统稳定性分析 |
| 2.4 SEA系统输出阻抗特性分析 |
| 2.4.1 主动阻抗特性仿真分析 |
| 2.4.2 被动阻抗特性仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于拉格朗日方程的机器人动力学建模与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于拉格朗日方程的动力学理论 |
| 3.3 基于拉格朗日的柔性关节机器人动力学建模 |
| 3.3.1 建立柔性关节机器人完整模型假设 |
| 3.3.2 基于拉格朗日方程的柔性关节机器人完整模型 |
| 3.3.3 基于SEA的机器人简化动力学模型 |
| 3.3.4 柔性关节机器人动态方程特性 |
| 3.4 基于SEA的机器人柔性关节动力学特性分析 |
| 3.4.1 连杆端转动惯量对转角比的影响 |
| 3.4.2 转角比对时变函数的影响 |
| 3.4.3 动力学系统输出阻抗的影响 |
| 3.5 动力学仿真分析 |
| 3.5.1 基于Adams的柔性关节机器人动力学模型建立 |
| 3.5.2 关节输入力矩为常值时的动力学仿真分析 |
| 3.5.3 关节输入力矩为变量时的动力学仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于笛卡尔阻抗的机器人柔顺控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 笛卡尔阻抗控制算法分析 |
| 4.2.1 笛卡尔阻抗控制原理 |
| 4.2.2 笛卡尔阻抗与导纳控制方法 |
| 4.2.3 基于力与位置的阻抗控制模型 |
| 4.2.4 笛卡尔阻抗控制仿真分析 |
| 4.2.5 期望阻抗控制参数特性分析 |
| 4.3 基于笛卡尔空间的机器人末端接触动力学模型 |
| 4.3.1 关节与笛卡尔空间坐标系转换 |
| 4.3.2 笛卡尔坐标系下的力雅可比矩阵 |
| 4.3.3 刚性关节机器人笛卡尔空间动力学模型 |
| 4.3.4 柔性关节机器人笛卡尔空间动力学模型 |
| 4.4 滑模变结构控制策略 |
| 4.4.1 滑模控制原理 |
| 4.4.2 滑动模态的存在和可达性条件 |
| 4.4.3 滑模变结构控制的动态品质 |
| 4.5 笛卡尔阻抗滑模变结构控制器设计 |
| 4.5.1 基于双曲正切函数的滑模控制器设计 |
| 4.5.2 笛卡尔阻抗滑模变结构控制器设计 |
| 4.5.3 仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于SEA的机器人柔顺控制联合仿真研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 联合仿真平台搭建 |
| 5.2.1 基于Adams的机器人机械系统建立 |
| 5.2.2 基于Simulink的主动柔顺控制平台搭建 |
| 5.3 两种不同柔顺控制策略联合仿真分析 |
| 5.3.1 笛卡尔阻抗PD柔顺性策略联合仿真模型 |
| 5.3.2 笛卡尔阻抗滑模控制策略联合仿真模型 |
| 5.3.3 联合仿真结果分析 |
| 5.4 机器人串联弹性驱动关节抗冲击性能仿真分析 |
| 5.4.1 基于Adams的机器人静态冲击仿真 |
| 5.4.2 基于Adams-Matlab的动态冲击仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（5）上肢康复机器人主动控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 上肢康复机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 上肢康复机器人主动控制方法研究现状 |
| 1.3.1 基于脑机接口技术的控制 |
| 1.3.2 基于表面肌电信号的控制 |
| 1.3.3 直接力控制 |
| 1.3.4 阻抗控制 |
| 1.3.5 虚拟隧道控制 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 |
| 1.4.1 本文主要内容 |
| 1.4.2 本文结构安排 |
| 2 上肢康复机器人运动学与动力学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人体上肢康复训练动作 |
| 2.3 上肢康复机器人运动学分析 |
| 2.3.1 运动学分析 |
| 2.3.2 运动学仿真 |
| 2.4 上肢康复机器人动力学分析 |
| 2.4.1 动力学分析 |
| 2.4.2 动力学仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 上肢康复机器人轨迹规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人工作空间 |
| 3.3 关节空间轨迹规划 |
| 3.3.1 三次多项式插值法 |
| 3.3.2 五次多项式插值法 |
| 3.3.3 关节空间轨迹规划仿真 |
| 3.4 笛卡尔空间轨迹规划 |
| 3.4.1 空间直线插值 |
| 3.4.2 笛卡尔空间轨迹规划仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 上肢康复机器人主动控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 阻抗控制方法研究 |
| 4.2.1 阻抗控制方法研究 |
| 4.2.2 阻抗控制参数选取 |
| 4.3 模糊阻抗控制方法研究 |
| 4.3.1 模糊控制方法研究 |
| 4.3.2 模糊控制器设计 |
| 4.3.3 模糊阻抗控制方法仿真 |
| 4.4 基于遗传算法的模糊阻抗控制方法研究 |
| 4.4.1 遗传算法原理 |
| 4.4.2 遗传算法优化隶属度函数 |
| 4.4.3 基于遗传算法的模糊阻抗方法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 上肢康复机器人主动控制方法实验验证 |
| 5.1 上肢康复机器人实验平台 |
| 5.2 上肢康复机器人单关节实验 |
| 5.3 上肢康复机器人多关节实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（6）双机器人力/位混合协调控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 双臂机器人协调的起源与商用 |
| 1.4 串联机器人力/位置控制的现状 |
| 1.5 论文的主要结构及安排 |
| 第2章 双机器人运动学分析 |
| 2.1 机器人运动学模型 |
| 2.1.1 机器人D-H参数表示法 |
| 2.1.2 正向运动学 |
| 2.1.3 反向运动学 |
| 2.2 栅格坐标下的双机器人协调规划 |
| 2.2.1 栅格化工作空间 |
| 2.2.2 双机器人运动学模型 |
| 2.2.3 机器人在栅格化空间的建模与防碰撞检测 |
| 2.2.4 混合栅格法与坐标空间轨迹规划法及仿真 |
| 2.3 串联机器人拉格朗日动力学模型 |
| 2.3.1 刚体的惯性张量 |
| 2.3.2 欧拉-拉格朗日方程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 串联机器人力/位混合控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人抛磨力与姿态分析 |
| 3.3 串联机器人力/位混合控制的解耦 |
| 3.4 串联机器人的位置环控制 |
| 3.4.1 基于拉格朗日动力学预载的机器人位置控制律 |
| 3.4.2 机器人单关节位置控制实验 |
| 3.5 串联机器人力环控制 |
| 3.5.1 串联机器人力控制律 |
| 3.5.2 机器人力控制仿真 |
| 3.6 串联机器人力/位混合控制实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 双机器人力/位混合抛磨控制实验 |
| 4.1 双机器人实验平台 |
| 4.1.1 双机器人控制电路原理 |
| 4.1.2 六维力传感器参数 |
| 4.1.3 六维力传感器数据的解析 |
| 4.1.4 电流模块数据的采集与解析 |
| 4.1.5 关节不定摩擦转矩的测定与处理 |
| 4.1.6 串联机器人关节力控制的可行性分析 |
| 4.2 双机器人控制流程 |
| 4.2.1 采样与控制周期 |
| 4.2.2 双机器人实验平台硬件操作流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（7）垂直多关节机器人的轨迹规划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 轨迹规划的需求分析 |
| 1.3 机器人轨迹规划的国内外研究现状 |
| 1.3.1 轨迹规划国内外研究现状 |
| 1.3.2 轨迹优化国内外研究现状 |
| 1.4 本文内容及技术路线安排 |
| 2 垂直多关节机器人本体机构分析 |
| 2.1 研究对象的引入 |
| 2.2 关节轴惯性分析 |
| 2.3 机器人工作空间分析 |
| 2.4 关节轴最大扭矩与最大速度计算 |
| 2.5 机器人动力学 |
| 2.5.1 拉格朗日方程 |
| 2.5.2 牛顿-欧拉动力学方程 |
| 2.5.3 动力学求解 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 机器人轨迹规划 |
| 3.1 轨迹规划方法概述 |
| 3.2 笛卡尔坐标空间轨迹规划 |
| 3.2.1 直线插补 |
| 3.2.2 圆弧插补 |
| 3.3 关节空间轨迹规划 |
| 3.3.1 三次多项式插值轨迹规划 |
| 3.3.2 五次多项式插值轨迹规划 |
| 3.3.3 三次样条曲线插值轨迹规划 |
| 3.3.4 插值方法比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多目标优化的轨迹优化 |
| 4.1 多目标优化算法分析 |
| 4.1.1 NSGA-II |
| 4.1.2 MOEA/D算法 |
| 4.2 目标函数的计算 |
| 4.2.1 时间最优轨迹规划 |
| 4.2.2 基于冲击最优的轨迹规划 |
| 4.3 运行结果及分析 |
| 4.3.1 NSGA-II运行结果 |
| 4.3.2 MOEA/D运行结果 |
| 4.3.3 运行结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验平台的搭建以及轨迹验证 |
| 5.1 控制系统的方案设计 |
| 5.1.1 控制系统需求分析 |
| 5.1.2 系统的整体结构方案 |
| 5.1.3 元件选型 |
| 5.2 控制系统的搭建 |
| 5.2.1 控制系统的电路图 |
| 5.2.2 控制系统的人机交互界面 |
| 5.3 控制系统的实现 |
| 5.3.1 控制软件的介绍 |
| 5.3.2 调试过程及控制流程 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.4.1 圆弧插补三次样条插值结果分析 |
| 5.4.2 直线插补三次样条插值结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）多关节蛇形机器人轨迹规划与运动控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究目的与意义 |
| 1.2 蛇形机器人的发展状况 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 蛇形机器人运动学研究现状 |
| 1.3.2 避障路径规划研究现状 |
| 1.3.3 轨迹规划研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 蛇形机器人运动学建模与工作空间分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结构方案 |
| 2.3 运动学基础与位姿描述 |
| 2.3.1 欧拉角变换与旋转矩阵 |
| 2.3.2 坐标齐次变换 |
| 2.3.3 系统位姿描述 |
| 2.4 蛇形机器人关节空间到工作空间运动学建模 |
| 2.4.1 关节空间到工作空间正运动学 |
| 2.4.2 关节空间到工作空间逆运动学 |
| 2.5 蛇形机器人单关节驱动空间到关节空间运动学建模 |
| 2.5.1 单关节驱动空间到关节空间正运动学 |
| 2.5.2 单关节驱动空间到关节空间逆运动学 |
| 2.6 工作空间分析 |
| 2.6.1 传统蒙特卡罗算法求解工作空间 |
| 2.6.2 基于beta分布改进的蒙特卡罗算法求解工作空间 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于改进蚁群算法的蛇形机器人三维避障路径规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 环境地图建模 |
| 3.3 蚁群算法的改进 |
| 3.4 基于B样条函数路径平滑 |
| 3.5 算法仿真与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 蛇形机器人轨迹规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 蛇形机器人仿真建模与分析 |
| 4.2.1 蛇形机器人单关节模型搭建 |
| 4.2.2 蛇形机器人单关节运动学仿真分析 |
| 4.2.3 蛇形机器人单关节动力学仿真分析 |
| 4.2.4 蛇形机器人整体模型搭建 |
| 4.3 关节空间轨迹规划 |
| 4.3.1 五次多项式曲线规划 |
| 4.3.2 运动控制仿真分析 |
| 4.4 工作空间轨迹规划 |
| 4.4.1 改进末端跟随运动控制 |
| 4.4.2 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 关节实验平台搭建与运动控制实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验样机集成 |
| 5.2.1 机械与气动系统集成 |
| 5.2.2 电控系统集成 |
| 5.2.3 软件系统设计 |
| 5.3 运动控制实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）绳驱动康复护理机器人控制设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 康复机器人国内外研究现状 |
| 1.2.2 绳驱动并联机器人国内外研究现状 |
| 1.2.3 绳驱动康复机器人国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 绳驱动康复护理机器人系统设计 |
| 2.1 下肢运动机理分析及自由度分析 |
| 2.2 绳驱动康复护理机器人的设计要求 |
| 2.3 绳驱动康复护理机器人结构设计 |
| 2.3.1 总体方案设计 |
| 2.3.2 床基座的设计 |
| 2.3.3 绳悬吊系统的设计 |
| 2.3.4 可视化人机交互装置 |
| 2.4 绳驱动康复护理机器人工作原理 |
| 2.5 康复训练模式分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 绳驱动康复护理机器人的运动学和动力学分析 |
| 3.1 运动学分析 |
| 3.1.1 机器人坐标系建立 |
| 3.1.2 运动学分析 |
| 3.1.3 运动学仿真 |
| 3.2 绳驱动康复机器人动力学分析 |
| 3.2.1 动能和势能 |
| 3.2.2 机器人的动力学模型 |
| 3.2.3 卷筒的动力学模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 绳驱动康复护理机器人的控制设计 |
| 4.1 积分滑模控制器设计 |
| 4.1.1 卷筒动力学系统的积分滑模控制器 |
| 4.1.2 动平台系统的积分滑模控制器 |
| 4.1.3 整个双空间系统跟踪性能分析 |
| 4.2 基于干扰观测器的滑模控制设计 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 初始观测器 |
| 4.2.3 修改后的观测器 |
| 4.2.4 NDO的稳定性 |
| 4.2.5 滑模控制器的设计 |
| 4.3 基于高增益状态观测器的控制设计 |
| 4.3.1 高增益状态观测器设计 |
| 4.3.2 控制器设计 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.4.1 积分滑模控制仿真 |
| 4.4.2 基于干扰观测器的滑模控制仿真 |
| 4.4.3 基于高增益观测器的滑模控制仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于绳驱动康复护理机器人训练平台的实验验证 |
| 5.1 绳驱动康复护理机器人平台 |
| 5.1.1 整体框架 |
| 5.1.2 护理床 |
| 5.2 控制原理 |
| 5.3 控制系统的设计 |
| 5.3.1 电机及驱动器 |
| 5.3.2 传感器 |
| 5.3.3 PMAC运动控制卡 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（10）铝锭铸造打渣机器人动力学分析与渣铲轨迹规划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究及发展现状 |
| 1.2.1 工业机器人技术 |
| 1.2.2 打渣机器人国内外研究现状 |
| 1.2.3 机器人轨迹规划技术国内外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容与技术路线 |
| 第2章 铝锭铸造自动化打渣作业系统与轨迹规划 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 打渣机器人作业过程 |
| 2.3 工业打渣机器人作业平台 |
| 2.3.1 打渣机器人作业平台的构成 |
| 2.3.2 打渣机器人末端渣铲 |
| 2.4 打渣机器人运动路径规划 |
| 2.4.1 工业机器人轨迹规划技术与方法 |
| 2.4.2 基于五次多项式的机器人轨迹规划 |
| 2.4.3 机器人路径关键点确定 |
| 2.4.4 打渣机器人轨迹规划仿真 |
| 2.5 打渣机器人描述 |
| 2.5.1 打渣机器人总体结构尺寸 |
| 2.5.2 机器人基本参数 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 打渣机器人运动学仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人仿真平台 |
| 3.3 机器人运动学基本描述 |
| 3.3.1 连杆描述与D-H参数法 |
| 3.3.2 连杆参数的表示方法 |
| 3.3.3 建立连杆坐标系的步骤 |
| 3.3.4 D-H参数法的坐标变换 |
| 3.4 打渣机器人运动学分析 |
| 3.4.1 机器人三维模型与坐标系建立 |
| 3.4.2 机器人正运动学分析 |
| 3.4.3 机器人逆运动学分析 |
| 3.5 打渣机器人运动学仿真验证 |
| 3.5.1 机器人仿真模型建立 |
| 3.5.2 机器人运动学仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 打渣机器人动力学仿真分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器人动力学基础 |
| 4.2.1 牛顿-欧拉法(欧拉方程) |
| 4.2.2 拉格朗日方程 |
| 4.2.3 机器人动力学计算 |
| 4.3 机器人仿真动力学分析 |
| 4.3.1 Adams 仿真软件介绍 |
| 4.3.2 打渣机器人仿真建模 |
| 4.3.3 打渣机器人动力学仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 打渣机器人轨迹优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 打渣机器人机器人轨迹优化方案 |
| 5.3 轨迹优化后的机器人运动学与动力学仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所参与项目 |
| 附录 B 攻读工程硕士学位期间所发表的专利、论文及着作权 |
四、多关节混合链机器人的运动学和动力学分析（论文参考文献）
- [1]面向机器人应用的仿生控制方法研究[D]. 欧阳文娟. 浙江大学, 2021(01)
- [2]一种九自由度手术机器人的运动学与仿真研究[D]. 王庆升. 北京建筑大学, 2021(01)
- [3]矿用外骨骼机器人的稳定性研究[D]. 刘耀忠. 太原理工大学, 2021(01)
- [4]基于SEA的柔性关节机器人动力学与柔顺控制研究[D]. 邵念锋. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [5]上肢康复机器人主动控制方法研究[D]. 高雪佳. 西安工业大学, 2021(02)
- [6]双机器人力/位混合协调控制技术研究[D]. 陈山凤. 长春大学, 2021
- [7]垂直多关节机器人的轨迹规划[D]. 彭博. 四川大学, 2021(02)
- [8]多关节蛇形机器人轨迹规划与运动控制研究[D]. 黄涨潮. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]绳驱动康复护理机器人控制设计[D]. 陈宁. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [10]铝锭铸造打渣机器人动力学分析与渣铲轨迹规划[D]. 李佳慧. 兰州理工大学, 2021(01)