一、机械手时间-能量综合最优轨迹规划（论文文献综述）
韩慧轩,周顺,周海波[1]（2021）在《障碍条件下串联机械手运动规划设计》文中指出障碍条件下机械手运动规划问题是机器人技术的研究热点,可分为路径规划、轨迹规划和轨迹优化等三部分,运动规划的优劣影响着机械手的工作质量和效率。基于障碍条件下系统设计了机械手运动规划算法框架,即路径规划用于有效避障,轨迹规划保证运动连续平滑,轨迹优化达到高效运行,以此来满足不同工况需求。同时阐述了运动规划涉及到的相关算法,针对其优缺点、适用场景、研究进展进行对比分析,为机械手运动规划设计提供参考依据。
杨丽婷[2]（2021）在《基于虚拟仿真的焊接机器人无碰撞路径及轨迹优化研究》文中认为随着工业生产线智能化水平的提升,焊接机器人被广泛用以提高生产效率。在实际生产过程中,焊接机器人不仅需要完成数量众多的焊点焊接任务,且还需尽可能的提高生产效率、减少能量消耗、运行平稳。因此,本文以焊接机器人为研究对象,对过给定路径点的焊接机器人最优运动轨迹展开深入研究。首先对白车身侧围结构和焊接机器人路径规划影响对象进行了研究,分析了制造资源、点焊工艺及资源整体布局对焊接机器人运动规划的影响。基于数字化工厂软件Process Designer对白车身侧围焊接线进行了工艺规划,得到了初始焊点焊接顺序,并结合实际参数对焊接机器人进行运动学分析,根据D-H参数在MATLAB中建立了焊接机器人运动学模型,利用MATLAB Robotic Toolbox完成了正逆运动学求解,为焊接机器人轨迹优化提供了必要的理论支持。接着,以焊接机器人最短焊接路径为切入点,通过将焊接机器人路径规划问题划为TSP问题求解,引入蚁群算法,通过大量的仿真实验,获得了算法中寻优能力较好的各参数取值范围,同时针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,引入了信息素更新策略和动态随机扰动策略对算法进行改进,并对改进蚁群算法进行仿真验证,通过将仿真结果与基本蚁群算法、引入单个改进策略的蚁群算法的仿真结果进行对比分析,证明了改进蚁群算法的可行性和有效性,为后续焊接机器人轨迹优化提供了最短焊接路径。其次,在焊接机器人最短焊接路径的基础上,即基于给定路径点,对焊接机器人进行时间最优轨迹规划,利用B样条曲线的特点,选择了三次B样条插值法进行焊接机器人轨迹规划,仿真得到的焊接机器人各关节角度、角速度和角加速度曲线连续且光滑,在运动学约束条件下,利用改进遗传算法对轨迹插值时间进行优化,仿真结果得出焊接机器人最优运行时间为96.3s,优化效率达到了25%,并使用三次B样条插值法构造了最优时间下的焊接机器人各关节轨迹图,仿真图形显示了所有关节的运动轨迹稳定且连续,实现了焊接机器人时间最优轨迹规划。然后,建立焊接时间最短,能耗最少的多目标优化函数,采用NSGA-Ⅱ算法求解焊接机器人多目标优化轨迹,在算法中引入了罚函数项来处理焊接机器人运动学约束,将多目标函数模型转换为了无约束的多目标函数模型,并建立了算法所需的适应度函数,仿真得到了Pareto最优解集,根据焊接任务需求选择了其中一组优化解,通过与时间最优算法结果相比,多目标优化算法在减少焊接机器人运行时间的同时也减少了其能量消耗。最后,在Process Designer构建的焊接生产线的工艺规划基础上,利用数字化工厂仿真软件Process Simulate搭建了焊接机器人点焊白车身侧围工件的虚拟仿真实验平台,建立了制造资源的运动模型,定义了焊接机器人的焊接任务,对算法规划的最优轨迹进行仿真验证,针对仿真中出现的碰撞干涉问题提出了解决方案,最终得到了一条无碰撞焊接路径,通过分析该路径下焊接机器人各关节运动曲线以及轨迹优化前后的仿真时序图可知,优化算法规划焊接机器人运行轨迹对实际加工有指导意义,有利于进一步优化现场实际生产的效率。
于鲁川[3]（2021）在《汽车外覆盖件冲压生产线送料系统高速稳定运行理论及方法研究》文中认为“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项的提出、实施与推广,促进汽车外覆盖件冲压生产线跨越式发展,符合汽车行业高速化、柔性化、自动化、智能化发展方向,满足汽车行业日益增长发展需求。虽然国内厂商已研制类型多样的大型机械压力机冲压生产线、大型伺服压力机冲压生产线、大型多工位冲压生产线,并将整个生产线广泛销往一汽、上汽、长城、比亚迪、通用、雪铁龙、福特等国内外知名汽车企业,但该领域仍然存在基础共性技术研究深度不够、理论成果验证不充分等问题,严重制约汽车外覆盖件冲压生产线进一步发展。汽车外覆盖件冲压生产线是通过若干个送料系统和冲压工位,以金属板材为加工对象,将其制成类型多样、结构复杂的车身金属薄板。由于技术壁垒、数据保密等原因,该方面公开报道研究尚少。然而,相关研究数据表明,送料系统类型和轨迹对汽车外覆盖件冲压生产线高速稳定地运行影响很大,汽车外覆盖件冲压生产线仿真技术在以不消耗任何实际生产资源情况下,对实际生产过程进行动态模拟,可以快速地验证单个或多个运动设备之间轨迹规划结果的合理性、有效性,缩短研发周期。因此,本文将从理论分析、仿真优化与实验验证三个方面对汽车外覆盖件冲压生产线送料系统机构及其轨迹进行系统的研究。从图论角度出发,研究平面连杆运动链同构判别及其自动绘制机理。分析常见同构判别、自动绘制方法特点,提出一种适合于平面连杆运动链简单、可靠的同构判别及自动绘制方法。以连杆和运动副交替连接分布为基础,结合连杆-连杆邻接矩阵和环路理论,建立平面连杆运动链和伪环路矩阵之间的联系,明确平面连杆运动链同构判别标准;基于平面连杆运动链中连杆和运动副分布特点及其连接关系,总结平面连杆分类绘制原则,结合同心圆和叉积运算,提出平面连杆运动链自动绘制路线。理论分析结果表明,基于伪环路矩阵的同构判别方法可有效地判别不同平面连杆运动链的同构性,连杆分类最优布局法可有效地绘制平面连杆运动链。基于平面连杆运动链中连杆和运动副关系,建立给定连杆数量和给定连杆自由度与连杆类别的联系。以连杆-连杆邻接矩阵为基础,提出连杆-路径邻接矩阵,直观地反映平面连杆运动链中连杆分布和环路组成。分析应用于平面连杆运动链中常见的机构类型综合方法,依次通过确定连杆类别集、建立元素数据库、确定元素位置、从元素数据库挑取元素、刚性链判别、同构判别和自动绘制的技术路线,提出基于连杆-路径邻接矩阵的纯转动副平面连杆运动链机构类型综合方法。分析汽车外覆盖件冲压生产线送料系统工作环境和任务需求,以纯转动副平面连杆运动链机构类型综合结果为基础,将平面连杆运动链中若干个转动副替换为移动副,对送料系统进行机构创新,完善任务驱动型机构创新型设计方法。理论研究结果表明,本文提出的平面连杆运动链机构类型综合方法可生成完备的平面连杆运动链构型,任务驱动型机构创新型设计方法可有效地设计送料系统新构型,为保证汽车外覆盖件冲压生产线高速稳定地运行奠定了基础。研究常见机器人运动学模型建立方法,结合Denavit-Hartenberg方法,推导适合于平面送料机械手运动学模型快速建立的公式。分析典型机器人逆运动学方法求解原理和送料系统工作特点,结合粒子群优化算法和拉格朗日动力学理论,提出基于多层粒子群优化算法和关节分类策略的逆运动学求解方法。分析影响汽车外覆盖件送料机械手抖动和生产节拍瓶颈因素,从轨迹规划角度出发,通过五次B样条曲线对冗余送料机械手在关节空间和笛卡尔空间轨迹进行拟合,采用加权法,降低冗余送料机械手在关节空间轨迹以及末端执行器在笛卡尔空间轨迹的加速度时间变化率,合理协调关节空间各个主动关节对应伺服电机的扭矩,保证送料机械手高速、低抖动地运行。实验结果表明,基于五次B样条曲线控制顶点引导的轨迹规划方法使送料机械手具有良好的避障性能,降低关节空间或者笛卡尔空间轨迹的加速度时间变化率可以降低送料机械手抖动,限制送料机械手的主动关节扭矩可以提高其生产节拍,进而证明本文提出的轨迹规划方法能有效地改善送料机械手工作性能。分析汽车外覆盖件冲压生产线工作流程,建立其典型设备的SolidWorks三维模型和MATLAB二维模型之间联系,提出基于MATLAB产品模型快速二维建模技术,搭建准确的汽车外覆盖件冲压生产线仿真系统模型。研究制约汽车外覆盖件冲压生产线高速稳定运行瓶颈因素,通过调整不同运动设备之间运行周期、启动顺序,提出基于“相位延迟-周期调整”多机协调的分解规划方法,保证汽车外覆盖件冲压生产线各个运动设备连续运行。将汽车外覆盖件冲压生产线典型设备SolidWorks三维模型和多机协调分解规划结果依次导入ADAMS软件并进行验证。结果表明,任意的时刻下不同仿真软件特征模型位姿保持一致,汽车外覆盖件冲压生产线的生产节拍得到了提高,验证了本文提出的基于“相位延迟-周期调整”多机协调分解规划方法的有效性。
严文剑[4]（2021）在《连帮注塑制鞋线大底切边机器人作业研究》文中认为随着科技的不断发展,智能化技术不断冲击着传统制造业。制鞋业作为传统产业,需要大量的劳动力且生产技术相对落后,自动化水平较低,所以急需要引进和研发智能化的制鞋产线。大底切边作为注塑制鞋生产中重要工艺,目前国内制鞋企业中很少有对鞋大底自动切边进行研究改进的,极大部分的制鞋厂依旧是人工切边。为提高鞋大底切边的效率和质量,提高企业竞争力,本课题设计了机器人自动切边代替人工切边,实现了鞋大底切边的自动化,并在实验中取得很好的效果。本课题具体研究如下:（1）根据实际鞋大底切边的技术要求,完成切边系统的三维模型的设计。根据作业对象,对机器人末端机械夹爪进行设计,以便于完成对鞋楦的抓取和夹紧。机械夹爪主要有抓取机构的设计、驱动源气缸的选型等,最后利用静力学分析所设计的机械结构;（2）通过数学方法描述切边机器人空间位姿,并选择D-H法结合所选用机器人实际参数进行运动学分析和验证。采用示教提取切边轨迹点,将获取的轨迹点经过拟合,得到满足需求的切边轨迹。对比不同的插值算法对切边轨迹点进行插值,对比不同插值的结果,最后选择非均匀7次B样条曲线,可得到连续且平滑的切边轨迹;根据切边作业时的时间-能量-冲击,采用改进的非支配排序遗传算法对切边轨迹优化,使得切边作业效果达到最优;（3）根据切边方案对硬件选型、搭建实验台及设计切边流程的控制系统,并对设计的方案进行软件仿真,最后在搭建的实验平台上进行切边实验,对切边系统进行验证。通过对鞋大底机器人切边系统的设计及实验,证明了切边方案的可行性及根据实验结果验证了切边轨迹插值算法和优化算法的正确性。通过实验结果可得,机器人切边轨迹准确,运动平稳,得到合格的鞋大底,满足实际鞋大底切边生产作业要求。
崔川[5]（2021）在《时间能量最优的工业机器人轨迹规划算法研究》文中研究说明现如今,工业机器人之所以在各个工业领域随处可见,是因为其具有高效、节能、环保等优势。在机器人研究领域,工业机器人的轨迹规划一直都是研究热点,其目的是在给定约束条件下,在某些特定点之间,寻找一条光滑、省时节能且低残余振动的关节运动曲线,使机器人以高性能完成不同工作任务。本文主要针对六自由度工业机器人从时间和能量两个方面进行研究,主要研究内容如下:（1）使用旋量理论建立了机器人运动学模型,并对机器人正逆解进行了验证。相对于DH模型,基于旋量的运动学模型具有明显的几何意义,简化了对机械结构的分析,在求解运动学逆解时,不会产生奇异解,可靠性较高。（2）使用改进传统余弦jerk函数,使得机器人的运动量能够尽可能长时间的保持在饱和状态,一定程度上提高了机器人在工作空间中任意两点间的运行效率。在求解改进算法中的四个时间参数时,细化为8种情况求解。求得各关节的运行时间后,选取六个关节中最大的运动时间作为最优时间。仿真结果表明,该方法拥有较高的运行效率和较低的机械残余振动。（3）以码垛机器人轨迹能耗为研究目标,基于动力学获得的关节力矩建立了码垛机器人在操作空间中多个点之间往返运动的数学模型。考虑到给定运行周期、运动学和动力学等约束,使用改进引力搜索算法求解码垛机器人能耗最优轨迹。针对传统的万有引力搜索算法在平衡全局搜索与局部搜索能力不足的问题,通过改进引力常数、添加早熟收敛判定和加入高斯算子等方式对引力搜索算法进行改进,并使用经典的测试函数来检验改进后算法的性能。以ABB1410机器人为研究对象,在MATLAB上进行了仿真实验,结果表明,在满足约束条件下,机器人轨迹能耗明显减少。
何建成,李林升,林国湘[6]（2021）在《基于多目标粒子群算法工业机器人最优轨迹规划》文中提出针对工业机器人,以时间最优、能耗最优、脉动最优工作指标为目标,考虑多目标的轨迹优化问题,提出一种基于粒子群算法（PSO）的多目标轨迹优化的方法。采用五次多项式插值的方法建立工作轨迹的数学模型,添加相应的运动学的约束,以机器人运行时间、能量消耗、脉动冲击为目标建立目标函数,采用多目标粒子群算法（MOPSO）对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集,选择出期望的解。对六自由度PUMA560机器人的仿真结果表明,五次的多项式插值曲线轨迹规划方法可以很好地构造平滑的轨迹,多目标粒子群算法（MOPSO）可以在添加相应约束条件前提下,实现运动轨迹的多目标优化,得到理想的Pareto解集。
龙樟,李显涛,帅涛,温飞娟,冯文荣,梁春平[7]（2021）在《工业机器人轨迹规划研究现状综述》文中研究表明凭借良好的环境适应性、高效率、高生产质量以及7×24工作模式,工业机器人广泛地应用于喷涂、焊接、码垛、搬运等自动化生产中。轨迹规划是工业机器人完成作业任务运动控制的基础,直接决定了机器人工作质量。为了全面了解轨迹规划现有研究方法,首先阐述了轨迹规划的基本流程,根据轨迹规划的原理不同对现有轨迹规划方法进行了分类,并分别对各种插补曲线函数、最优轨迹规划以及求解算法的性能特点进行了详细的分析与总结。最后对轨迹规划在插补曲线构造和求解算法方面的现存问题做出了分析和讨论,并展望了轨迹规划的发展趋势。
刘劲松[8]（2020）在《基于时间最优的六轴关节机械手轨迹规划研究》文中研究表明面对制造业需求升级,工业机器人在自动化生产中所处的地位愈发重要,人们对机器人的使用性能也有了更多的需求,不仅要求机器人能精准的完成任务,而且要求在保证工作质量的前提下,缩短机器人的工作时间,提高工作效率。因此,本文以六轴关节机械手为研究对象,提出了一种基于改进遗传算法的机械手时间最优轨迹规划方法。论文具体完成的工作以及研究成果如下:（1）研究了六轴关节机械手的运动学建模、分析与仿真,运用D-H参数法建立机械手数学模型,求得正运动学方程,结合几何法与代数法计算得到机械手逆解,并利用“最短行程”规则确定唯一解。然后,通过MATLAB软件对机械手仿真分析,证明了运动学方程的准确性,为后续的轨迹规划打下基础。（2）研究了机械手在笛卡尔空间和关节空间中的轨迹规划与曲线逼近算法。在直角坐标空间中,讨论了空间直线和空间圆弧插补算法,利用四元数法进行姿态插值;探讨了关节空间内的多项式曲线插值和抛物线插值算法,针对上述算法存在曲线摆动的缺点,本文采用三次均匀B样条曲线拟合的方法逼近不规则曲线进行轨迹规划,该算法计算简便,具有导数连续、局部支撑等优点,使规划的轨迹更加平滑可控,使用MATLAB软件进行仿真,验证了三次B样条插值算法的可行性。（3）探讨了粒子群算法和遗传算法在机械手轨迹时间优划中的应用。遗传算法具有多点搜索、自适应性强和鲁棒性好等优点,本文利用三次B样条曲线的分段处理特性,提出了一种基于改进遗传算法的机械手时间最优轨迹规划算法,在个体适应度函数的设计上与罚函数相结合,并利用正弦函数对标准遗传算法的交叉概率和变异概率进行改进,使之随着适应度函数作非线性变化,提高了算法的收敛速度,在运动学参数的约束下,采用改进遗传算法进行时间最优轨迹规划,使运行时间缩短了29.77%,显着改善了机械手的工作效率。（4）搭建六轴关节机械手控制系统试验平台。分别对优化前后的算法进行实验,利用MATLAB软件对实验数据进行分析、拟合,实验证明了本文所提算法的有效性。
孙景余[9]（2020）在《水下七轴串联冗余机械臂控制特性研究》文中提出我国的海洋资源丰富,在资源的开发利用和保护过程中,水下机器人发挥着巨大作用,其携带的机械臂是保证顺利作业的关键。随着技术的进步,海洋产业开发正在向海洋人工养殖、海洋能的综合利用、海底资源勘探及海洋空间的拓展等产业纵深发展,使得水下机器人要执行的任务越来越复杂,对机械臂灵活性和准确性的要求也越来越高,在面对复杂地形下资源的勘探取样、水下平台的搭建及管道的精准对接等任务时,传统机械臂的作业效率较低,甚至无法实现作业要求,研究操作灵活,运行精度高,且容错性能好的冗余机械臂迫在眉睫。水下串联冗余机械臂是一套具有自由度冗余、强非线性及强耦合性的复杂系统。其控制特性的研究包括运动学建模及逆运动学求解、考虑水环境的动力学模型及优化、复合目标的轨迹规划及动态系统的跟踪控制等多方面。自由度冗余增加机械臂灵活性的同时,也增加了其运动学、动力学建模及求解的难度。串联结构布置虽易于机械臂的扩展,但由于不满足特定构型要求,使得传统的代数几何法无法使用,需设计一般意义的通用逆运动学解法。水下机械臂作业时所处水环境复杂多变,且受到多种水动力的影响,使得精确动力学建模十分困难。与陆地上不同,水下机器人携带能源有限,为此,需进行时间和能量复合目标的最优轨迹规划。另外,控制系统是机械臂控制的大脑,直接决定着机械臂的作业精度和效率,在无法获得精确数学模型的前提下,如何实现非线性、强耦合、动态多变量机械臂系统的高效控制,是控制策略实施过程的一大挑战。本文以自制的“YL101”号水下七轴串联冗余机械臂为研究对象,主要解决其使用中所面临的运动学、动力学、轨迹规划及轨迹跟踪控制等方面的一些共性关键问题,探讨并提出可行性方案,为水下冗余机械臂的创新性理论研究和未来广泛应用做出贡献。运动学方面,在所建立的运动学模型的基础上,针对逆运动学求解过程中,传统奇异鲁棒逆方法迭代存在的雅克比矩阵近似和阻尼因子无法实时最优的问题,提出改进奇异鲁棒逆新方法,并给出了基于Lyapunov函数的稳定性条件,结合粒子群优化算法,得到了阻尼因子和雅克比奇异值间的关系数据集,经神经网络训练,获得阻尼因子的实时最优预测模型,并用于逆运动学特解的求取。结合梯度投影法,求得逆运动学通解,并与传统方法进行对比。结果表明,所提新方法,实现阻尼因子自动预测的同时,在末端误差、关节角范数及雅可比矩阵最小奇异值等方面均有较大改进。动力学方面,引入广义速度,推导并建立Kane法机械臂动力学模型;按照与水接触的实际有效正面积,对机械臂进行长方体连杆模型的简化;以此为基础,结合水动力学公式及已有经验数据,计算机械臂所受的水阻力、附加质量力、浮力等主要水动力项,并添加到Kane动力学方程中,构建考虑水动力影响的完整动力学模型,为轨迹跟踪控制提供初始模型,并通过ADAMS仿真,验证了模型的相对有效性。轨迹规划方面,针对机械臂空间任务的多样性,进行关节空间、操作空间及复合目标最优的轨迹规划研究,为不同任务的执行奠定理论基础。同时,面对水下机械臂携带能源有限的问题,依据运动学和动力学方程,采用非均匀五次B样条插值,进行了时间-能量复合最优的轨迹规划,并通过自然选择的粒子群法,进行了最优轨迹的求解。结果表明,所获得的规划轨迹平滑、连续、无突变满足路径及约束条件的要求。跟踪控制方面,针对水环境下无法获取精确动力学模型这一前提下的控制问题,设计了遗传算法优化的模糊PD控制器,给出基于计算力矩法的机械臂系统控制律;在Adams动力学模型的基础上,结合运动学和动力学求解,构建基于所提控制器的Adams-Simulink联合仿真模型,并对时间-能量复合最优轨迹进行了仿真跟踪。结果表明,相较于传统PD控制或力矩直接驱动控制,所提遗传模糊PD控制器较具有更好的自适应性,能实现更高的跟踪精度,可基本消除跟踪过程中产生的实时误差,且无误差的累积,跟踪效果良好。
何建成[10]（2020）在《基于粒子群算法多目标机械臂轨迹规划研究》文中进行了进一步梳理随着控制技术与制造技术的进一步发展,工业机器人已成为现代制造业不可或缺的制造装备之一。工业机器人以其高度的通用性、适应性、耐久性和稳定性进一步确立了其在应用领域的优势。现今,机器人不再为实现常规的运动与控制去完成指定的任务,对其运行过程中的精确性、效率性、稳定性提出了更高的要求。机器人轨迹规划作为机器人控制系统研究中的重要部分,一直是研究人员作为提升机器人性能的重点研究方向。本文基于粒子群迭代算法原理与仿真相结合,对机器人轨迹规划展开了相关的研究。主要的研究内容包括以下几个方面:（1）本文以PUMA560型六自由度机器人为研究对象,对机器人机械结构进行了分析,采用D-H参数法建立机械臂的有效数学模型;利用MATLAB软件建立仿真模型,进行正逆运动学运动过程仿真实验。（2）基于逆运动学过程,依据代数法的机理,采用改进的数值计算M程序对逆解进行求解,得到最接近于当前机器人的八组逆解值,且整个程序的求解过程仅为1.5秒,并利用MATLAB软件计算结果验证了M程序计算的正确性,相对误差可控制在0.4%以内。（3）在机器人运行轨迹曲线线性插值方式的选择上,选择高阶多项式曲线建立机器人运行插值轨迹。得到初始与末了均可指定,且运行过程中各点的关节角度、关节角速度和关节角加速度都具有连续性的轨迹。机器人的整个运行轨迹连续且平滑,一定程度上避免了冲击与振动的产生。（4）对关节空间多目标最优轨迹规划方法进行了研究与分析。基于多目标粒子群算法,在考虑多约束条件下,实现机器人运行轨迹多目标（时间、能量消耗、脉动冲击）综合优化。将优化后的结果运用归一化的方法进行数据处理,得到优化后时间性能指标的优化达到了7%、能量消耗性能指标的优化达到了40%、脉动冲击性能指标的优化达到了44%的优化结果。（5）采用ADAMS/View搭建机器人虚拟样模型。导入迭代求优后的轨迹曲线对机器人进行运动学仿真实验。并通过后处理模块ADAMS/PostProcessor验证了多约束条件下多目标轨迹规划迭代算法的正确性。
二、机械手时间-能量综合最优轨迹规划（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、机械手时间-能量综合最优轨迹规划（论文提纲范文）
（1）障碍条件下串联机械手运动规划设计（论文提纲范文）
| 1 算法架构 |
| 2 路径规划 |
| 2.1 路径规划算法 |
| 2.1.1 传统算法 |
| 2.1.2 基于图的搜索算法 |
| 2.1.3 基于仿生学算法 |
| 2.2 碰撞检测 |
| 2.2.1 人工示教法 |
| 2.2.2 层次包络盒法 |
| 3 轨迹规划 |
| 3.1 多项式插值算法 |
| 3.1.1 单一多项式插值法 |
| 3.1.2 分段多项式插值法 |
| 3.2 样条曲线插值算法 |
| 4 轨迹优化 |
| 4.1 传统算法 |
| 4.1.1 差分进化算法 |
| 4.1.2 遗传算法 |
| 4.2 基于仿生学算法 |
| 4.2.1 粒子群算法 |
| 4.2.2 模拟退火算法 |
| 5 结论 |
（2）基于虚拟仿真的焊接机器人无碰撞路径及轨迹优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 焊接机器人路径规划研究现状 |
| 1.2.2 焊接机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 焊接机器人运动规划影响因素分析 |
| 2.1 白车身侧围结构 |
| 2.2 焊接机器人路径规划对象研究 |
| 2.2.1 制造资源的分析 |
| 2.2.2 点焊工艺分析 |
| 2.2.3 焊点的分析与规划 |
| 2.3 基于Process Designer的白车身侧围焊接线的工艺规划 |
| 2.3.1 Process Designer概述 |
| 2.3.2 制造特征信息建模 |
| 2.3.3 工艺信息建模 |
| 2.3.4 三维资源布局 |
| 2.4 焊接机器人运动学分析 |
| 2.4.1 DH参数建模 |
| 2.4.2 焊接机器人正运动学 |
| 2.4.3 焊接机器人逆运动学 |
| 2.5 基于MATLAB的焊接机器人运动学建模验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进蚁群算法的焊接机器人路径规划 |
| 3.1 路径规划问题描述 |
| 3.1.1 焊接路径分析 |
| 3.1.2 避障焊接路径策略 |
| 3.1.3 数学模型 |
| 3.2 蚁群算法概述 |
| 3.3 蚁群算法参数分析实验与选择 |
| 3.3.1 蚂蚁数量设计 |
| 3.3.2 信息素挥发系数的设计 |
| 3.3.3 期望启发因子设计 |
| 3.3.4 信息素启发因子的设计 |
| 3.4 蚁群优化算法的改进策略 |
| 3.4.1 信息素更新策略 |
| 3.4.2 动态随机扰动策略 |
| 3.5 改进蚁群算法的优化流程 |
| 3.6 基于改进蚁群算法的机器人焊接路径规划仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于给定路径点的焊接机器人时间最优轨迹规划 |
| 4.1 时间优化函数 |
| 4.2 三次B样条曲线的机器人关节空间轨迹规划 |
| 4.2.1 三次B样条模型 |
| 4.2.2 反算控制点 |
| 4.2.3 关节参数计算 |
| 4.2.4 三次B样条轨迹规划仿真 |
| 4.3 基于改进遗传算法的最优时间轨迹优化 |
| 4.3.1 遗传算法原理概述 |
| 4.3.2 遗传算法的改进策略 |
| 4.3.3 改进算法的轨迹全局寻优过程 |
| 4.3.4 基于改进遗传算法的时间最优轨迹仿真 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于NSGA-Ⅱ算法的多目标轨迹优化 |
| 5.1 NSGA-Ⅱ算法原理 |
| 5.2 多目标轨迹优化模型 |
| 5.2.1 焊接机器人多目标优化函数 |
| 5.2.2 多目标函数的约束处理 |
| 5.2.3 NSGA-Ⅱ算法的参数设置 |
| 5.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 多目标优化结果与时间最优结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于Process Simulate的焊接机器人轨迹仿真验证 |
| 6.1 Process Simulate焊接仿真结构 |
| 6.2 运动模型的建立 |
| 6.2.1 焊枪运动模型的建立 |
| 6.2.2 夹具运动模型的建立 |
| 6.3 机器人焊接过程仿真结果分析 |
| 6.3.1 焊接机器人碰撞分析 |
| 6.3.2 焊接机器人运动分析 |
| 6.3.3 焊接工位的仿真时间分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）汽车外覆盖件冲压生产线送料系统高速稳定运行理论及方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 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 连杆机构创新性设计 |
| 1.2.2 机器人轨迹规划技术研究 |
| 1.2.3 汽车外覆盖件冲压生产线仿真技术 |
| 1.3 本课题的研究目的和意义 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 |
| 第2章 平面连杆运动链同构判别及自动绘制 |
| 2.1 平面连杆机构 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 数学描述 |
| 2.2 同构判别 |
| 2.2.1 判别原则 |
| 2.2.2 判别方法 |
| 2.2.3 举例验证 |
| 2.3 平面连杆运动链自动绘制 |
| 2.3.1 连杆分类最优布局法 |
| 2.3.2 举例验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 送料系统机构类型综合及创新设计 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.1.1 连杆类别 |
| 3.1.2 连杆-路径邻接矩阵 |
| 3.1.3 特征代码 |
| 3.2 纯转动副平面连杆运动链机构类型综合 |
| 3.2.1 机构类型综合方法 |
| 3.2.2 举例验证 |
| 3.3 机构创新设计 |
| 3.3.1 带移动副平面连杆运动链的机构类型综合 |
| 3.3.2 送料系统创新设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 送料系统轨迹规划 |
| 4.1 平面冗余送料机械手运动学 |
| 4.1.1 位姿描述 |
| 4.1.2 正运动学 |
| 4.1.3 逆运动学 |
| 4.2 B样条轨迹规划 |
| 4.2.1 B样条曲线方程 |
| 4.2.2 B样条曲线导数方程 |
| 4.2.3 B样条曲线修改和编辑 |
| 4.2.4 B样条曲线应用 |
| 4.3 动力学特性分析 |
| 4.3.1 动力学方法介绍 |
| 4.3.2 动力学方程推导 |
| 4.4 粒子群优化算法 |
| 4.4.1 基本思想 |
| 4.4.2 多层粒子群优化算法 |
| 4.5 轨迹规划方法应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 冲压生产线轨迹规划 |
| 5.1 汽车外覆盖件冲压生产线运动模型 |
| 5.1.1 建立特征模型 |
| 5.1.2 集成特征模型 |
| 5.2 冲压生产线运动学分析 |
| 5.2.1 运动学分析要点 |
| 5.2.2 工作流程 |
| 5.2.3 冲压生产线轨迹规划 |
| 5.2.4 冲压生产线轨迹优化 |
| 5.3 MATLAB和ADAMS联合仿真验证 |
| 5.3.1 建立仿真模型 |
| 5.3.2 运动仿真 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读溥士学位期间所发表的学术论文及科研情况 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）连帮注塑制鞋线大底切边机器人作业研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 大底切边机器人研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.4 多目标优化算法研究现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第二章 鞋大底切边系统与机械夹爪设计 |
| 2.1 切边系统设计 |
| 2.2 抓取鞋楦的工作要求 |
| 2.3 鞋楦抓取方案 |
| 2.3.1 抓取对象分析 |
| 2.3.2 抓取方案的确定 |
| 2.4 机械夹爪的设计 |
| 2.4.1 机械夹爪的结构设计 |
| 2.4.2 夹紧气缸及其他气动元件选型 |
| 2.4.3 手指结构有限元分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 切边机器人运动学建模与分析 |
| 3.1 切边机器人空间位姿描述 |
| 3.1.1 位置与姿态的描述 |
| 3.1.2 齐次坐标变换 |
| 3.2 切边机器人运动学分析 |
| 3.2.1 切边机器人运动学模型 |
| 3.2.2 切边机器人正运动学分析 |
| 3.2.3 切边机器人逆运动学分析 |
| 3.3 切边机器人逆运动学仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 机器人切边轨迹的提取及规划 |
| 4.1 机器人切边轨迹点提取 |
| 4.2 关节空间的切边轨迹规划 |
| 4.2.1 多项式插值法 |
| 4.2.2 基于B样条插值轨迹规划 |
| 4.3 大底切边轨迹优化 |
| 4.3.1 时间-能量-冲击多目标优化问题 |
| 4.3.2 切边机器人运动学约束 |
| 4.3.3 基于多目标遗传算法的优化 |
| 4.3.4 切边机器人轨迹规划优化结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 切边系统搭建和实验验证 |
| 5.1 机器人切边系统搭建 |
| 5.1.1 切边系统的硬件选型 |
| 5.1.2 切边系统的搭建 |
| 5.1.3 切边机器人控制系统 |
| 5.2 切边机器人仿真分析 |
| 5.3 鞋底切边实验与实验分析 |
| 5.3.1 实验前准备 |
| 5.3.2 机器人切边实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）时间能量最优的工业机器人轨迹规划算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 机器人发展历程 |
| 1.3 机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 基于旋量的运动学正逆解 |
| 2.1 工业机器人运动学的数值分析 |
| 2.1.1 三维空间中的旋转运动 |
| 2.1.2 三维空间中的刚体运动 |
| 2.2 运动学正解 |
| 2.3 运动学逆解 |
| 2.3.1 基于Paden-Kahan子问题的逆解算法 |
| 2.3.2 逆解算法实例验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 时间最优轨迹规划算法 |
| 3.1 传统余弦函数jerk函数曲线 |
| 3.2 改进的余弦jerk曲线 |
| 3.3 时间最优轨迹优化算法 |
| 3.3.1 单个关节的时间最优 |
| 3.3.2 不同S_(max)值对j(t)曲线和运行时间的影响 |
| 3.4 点到点运动时间同步 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 实例测试 |
| 3.5.2 关节振动对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于时能最优的轨迹规划算法 |
| 4.1 机器人轨迹优化及问题描述 |
| 4.2 引力搜索算法 |
| 4.2.1 引力搜索算法的物理学基础 |
| 4.2.2 标准的引力搜索算法 |
| 4.2.3 GSA特性 |
| 4.3 改进引力搜索算法 |
| 4.4 标准函数的测试 |
| 4.5 仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（6）基于多目标粒子群算法工业机器人最优轨迹规划（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 轨迹规划 |
| 1.1 基于五次多项式关节轨迹构造 |
| 1.2 求解多项式插值轨迹 |
| 1.3 轨迹优化的目标函数建立与运动学约束的确立 |
| 2 多目标优化问题及PSO优化算法原理 |
| 2.1 多目标问题描述 |
| 2.2 MOPSO优化算法 |
| 3 仿真验证 |
| 3.1 仿真模型建立 |
| 3.2 仿真参数与约束设定 |
| 3.3 仿真结果 |
| 4 结语 |
（7）工业机器人轨迹规划研究现状综述（论文提纲范文）
| 1 轨迹规划方法研究 |
| 1.1 轨迹规划分类及特点 |
| 1.2 一般轨迹规划 |
| 1.3 最优轨迹规划 |
| 2 轨迹规划求解方法 |
| 3 轨迹规划现存问题及发展趋势 |
| 3.1 轨迹规划现存问题 |
| 3.2 轨迹规划发展趋势 |
| 1) 考虑实际工况的多目标最优轨迹规划 |
| 2) 基于智能感知的自主实时轨迹规划 |
| 3) 基于虚拟现实的轨迹规划 |
| 4) 基于机器学习的轨迹规划 |
| 4 结论 |
（8）基于时间最优的六轴关节机械手轨迹规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源和研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 工业机器人轨迹规划算法研究现状 |
| 1.3 工业机器人轨迹优化算法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 六轴关节机械手运动学建模与分析 |
| 2.1 机械手D-H建模方法 |
| 2.1.1 机械手模型建立 |
| 2.1.2 坐标系间的坐标变换 |
| 2.2 机械手正运动学分析 |
| 2.3 机械手逆运动学分析 |
| 2.3.1 几何法求位置逆解 |
| 2.3.2 代数法求姿态逆解 |
| 2.4 基于MATLAB的运动学仿真 |
| 2.4.1 机械手数学模型的构建 |
| 2.4.2 正运动学仿真 |
| 2.4.3 逆运动学仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 曲线逼近方法与机械手轨迹规划 |
| 3.1 轨迹规划概述 |
| 3.2 笛卡尔空间轨迹规划方法 |
| 3.2.1 空间直线插补算法 |
| 3.2.2 空间圆弧插补算法 |
| 3.2.3 单位四元数姿态插补算法 |
| 3.3 曲线逼近方法在关节空间规划中的应用 |
| 3.3.1 三次多项式曲线插值算法 |
| 3.3.2 五次多项式曲线插值算法 |
| 3.3.3 抛物线插值算法 |
| 3.4 三次均匀B样条曲线拟合插值方法 |
| 3.4.1 三次均匀B样条曲线插值算法 |
| 3.4.2 三次均匀B样条曲线轨迹规划实例 |
| 3.4.3 机械手末端轨迹仿真 |
| 3.4.4 机械手关节轨迹仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进遗传算法的机械手时间最优轨迹规划 |
| 4.1 机械手轨迹时间优化数学模型 |
| 4.2 基于粒子群算法的机械手时间最优轨迹规划方法 |
| 4.2.1 粒子群优化算法原理 |
| 4.2.2 标准粒子群优化算法 |
| 4.2.3 改进粒子群算法 |
| 4.2.4 粒子群优化算法的仿真与分析 |
| 4.3 基于遗传算法的机械手时间最优轨迹规划方法 |
| 4.3.1 遗传算法优化原理 |
| 4.3.2 标准遗传算法 |
| 4.3.3 自适应遗传算法 |
| 4.4 改进的遗传算法设计 |
| 4.4.1 适应度函数改进 |
| 4.4.2 遗传算子改进 |
| 4.5 优化结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 六轴关节机械手控制系统搭建 |
| 5.1 控制系统硬件设计 |
| 5.1.1 硬件平台方案选取 |
| 5.1.2 主控制器 |
| 5.1.3 伺服电机及其驱动器 |
| 5.2 控制系统软件架构设计 |
| 5.3 人机交互设计 |
| 5.4 算法验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（9）水下七轴串联冗余机械臂控制特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 水下机器人的发展及现状 |
| 1.2.2 运动学研究现状及分析 |
| 1.2.3 动力学研究现状及分析 |
| 1.2.4 轨迹规划研究现状及分析 |
| 1.2.5 轨迹跟踪研究现状及分析 |
| 1.3 本课题的研究内容与结构 |
| 第2章 水下七轴串联冗余机械臂运动学 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 机械臂正运动学 |
| 2.2.1 运动学模型 |
| 2.2.2 工作空间的描述 |
| 2.3 机械臂逆运动学 |
| 2.3.1 雅克比矩阵求解 |
| 2.3.2 逆运动学解空间分析 |
| 2.3.3 奇异鲁棒逆法 |
| 2.3.4 改进奇异鲁棒逆法 |
| 2.3.5 改进奇异鲁棒逆通解 |
| 2.4 运动学仿真分析 |
| 2.4.1 直线轨迹跟踪仿真 |
| 2.4.2 圆弧轨迹跟踪仿真 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 水下七轴串联冗余机械臂动力学 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 水下机械臂Kane动力学 |
| 3.2.1 机械臂Kane动力学基础 |
| 3.2.2 机械臂Kane动力学建模 |
| 3.3 水下机械臂水动力学 |
| 3.3.1 机械臂水动力学基础 |
| 3.3.2 机械臂水动力学项求解 |
| 3.4 基于ADAMS水下机械臂的动力学模型仿真验证 |
| 3.4.1 基于ADAMS的动力学仿真模型 |
| 3.4.2 基于ADAMS的动力学仿真验证 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 水下七轴串联冗余机械臂轨迹规划 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 关节空间的轨迹规划 |
| 4.2.1 三次多项式轨迹规划 |
| 4.2.2 五次多项式轨迹规划 |
| 4.2.3 三次多项式样条轨迹规划 |
| 4.3 笛卡尔(Cartesian)空间的轨迹规划 |
| 4.3.1 笛卡尔空间直线轨迹规划 |
| 4.3.2 笛卡尔空间圆弧轨迹规划 |
| 4.4 基于粒子群优化的最优轨迹规划 |
| 4.4.1 非均匀五次有理B样条规划 |
| 4.4.2 基于粒子群的最优轨迹规划 |
| 4.4.3 最优轨迹规划的仿真分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 水下七轴串联冗余机械臂轨迹跟踪 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 基于遗传算法优化的模糊PD控制器设计 |
| 5.2.1 PD控制 |
| 5.2.2 模糊PD控制 |
| 5.2.3 基于遗传算法的模糊PD控制 |
| 5.2.4 基于计算力矩法的机械臂系统控制律设计 |
| 5.3 ADAMS-Simulink仿真分析 |
| 5.3.1 ADAMS三维建模及参数设定 |
| 5.3.2 联合仿真模型建立 |
| 5.3.3 仿真结果 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结及成果 |
| 6.2 文章创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）基于粒子群算法多目标机械臂轨迹规划研究（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 |
| 1.2 工业机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.2.1 时间最优轨迹研究 |
| 1.2.2 能量最优轨迹研究 |
| 1.2.3 冲击最优轨迹研究 |
| 1.3 课题主要研究内容及创新 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 机器人运动学分析及数学模型建立 |
| 2.1 机器人运动学基础 |
| 2.1.1 机器人位姿与运动描述 |
| 2.1.2 机器人坐标系变换 |
| 2.2 机器人广义连杆建立和齐次变换矩阵 |
| 2.3 PUMA560机器人运动学的正逆问题 |
| 2.3.1 PUMA560机器人结构与参数 |
| 2.3.2 PUMA560机器人运动学分析 |
| 2.4 基于MATLAB的 PUMA560 机器人运动学模型仿真 |
| 2.4.1 PUMA560机器人模型创建 |
| 2.4.2 运动学正向仿真 |
| 2.4.3 运动学逆向仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于粒子群算法迭代寻优的轨迹规划方法 |
| 3.1 一般优化问题描述 |
| 3.2 一般优化问题约束处理方式 |
| 3.3 轨迹规划目标描述 |
| 3.4 时间、能量、脉动冲击最优轨迹规划 |
| 3.4.1 粒子群算法的优化原理 |
| 3.4.2 粒子群算法与其它优化算法对比与分析 |
| 3.4.3 轨迹插值方式的选择 |
| 3.4.4 优化目标确立 |
| 3.4.5 约束项确立 |
| 3.4.6 优化参数设置 |
| 3.4.7 迭代求优计算与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于ADAMS的算法结论仿真验证 |
| 4.1 ADAMS软件简介 |
| 4.2 PUMA560机器人模型简化创建 |
| 4.2.1 模型创建 |
| 4.2.2 添加约束、角度范围传感器 |
| 4.3 PUMA560机器人运动参数的仿真实验与结果分析 |
| 4.3.1 摩擦力添加 |
| 4.3.2 驱动函数的添加 |
| 4.3.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、机械手时间-能量综合最优轨迹规划（论文参考文献）
- [1]障碍条件下串联机械手运动规划设计[J]. 韩慧轩,周顺,周海波. 青岛大学学报(自然科学版), 2021(04)
- [2]基于虚拟仿真的焊接机器人无碰撞路径及轨迹优化研究[D]. 杨丽婷. 华东交通大学, 2021(01)
- [3]汽车外覆盖件冲压生产线送料系统高速稳定运行理论及方法研究[D]. 于鲁川. 山东大学, 2021
- [4]连帮注塑制鞋线大底切边机器人作业研究[D]. 严文剑. 东华大学, 2021(01)
- [5]时间能量最优的工业机器人轨迹规划算法研究[D]. 崔川. 太原科技大学, 2021(01)
- [6]基于多目标粒子群算法工业机器人最优轨迹规划[J]. 何建成,李林升,林国湘. 制造业自动化, 2021(02)
- [7]工业机器人轨迹规划研究现状综述[J]. 龙樟,李显涛,帅涛,温飞娟,冯文荣,梁春平. 机械科学与技术, 2021(06)
- [8]基于时间最优的六轴关节机械手轨迹规划研究[D]. 刘劲松. 湖北工业大学, 2020(08)
- [9]水下七轴串联冗余机械臂控制特性研究[D]. 孙景余. 山东大学, 2020
- [10]基于粒子群算法多目标机械臂轨迹规划研究[D]. 何建成. 南华大学, 2020(01)