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基于iDMPs-AcaGMR的机械臂轨迹规划研究

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基于iDMPs-AcaGMR的机械臂轨迹规划研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 引言第9-22页
  1.1 选题目的和意义第9-12页
  1.2 相关研究现状第12-20页
    1.2.1 国内机器人技术现状第12-13页
    1.2.2 国外机器人技术现状第13-15页
    1.2.3 机器人运动规划第15-16页
    1.2.4 模仿学习和强化学习概述第16-20页
  1.3 本文研究主要内容第20-22页
第2章 机器人运动学第22-35页
  2.1 机器人运动学的描述第22-25页
    2.1.1 空间点和向量的表示第22-23页
    2.1.2 坐标系在固定坐标系和坐标系原点的表示第23-25页
  2.2 矩阵变换第25-27页
    2.2.1 平移变换第25-26页
    2.2.2 旋转变换第26-27页
  2.3 机器人的正逆运动学第27-31页
    2.3.1 位置的正逆运动学方程第27-29页
    2.3.2 姿态的正逆运动学方程第29-31页
  2.4 D-H表示第31-34页
  2.5 本章小结第34-35页
第3章 相关理论及算法第35-56页
  3.1 基函数和核函数第35-38页
  3.2 局部加权回归(LWR)第38-39页
  3.3 混合高斯模型(GMM)第39-47页
    3.3.1 高斯分布第40-42页
    3.3.2 混合高斯模型第42-46页
    3.3.3 混合高斯回归(GMR)第46-47页
  3.4 曲线高斯模型(AcaGMM)第47-55页
    3.4.1 一维曲线高斯第47-48页
    3.4.2 密度函数第48-51页
    3.4.3 建立曲线高斯模型第51-54页
    3.4.4 曲线高斯回归(AcaGMR)第54-55页
  3.5 本章小结第55-56页
第4章 模型及算法的改进第56-69页
  4.1 动态运动基元(DMPs)模型第56-58页
    4.1.1 简单动力学系统第57页
    4.1.2 典范系统第57-58页
    4.1.3 强迫项系统第58页
  4.2 改进动态运动基元系统(iDMPs)第58-63页
    4.2.1 相变量的改进第59-60页
    4.2.2 局部加权改进算法(iLWR)第60-61页
    4.2.3 实验结果分析第61-63页
  4.3 基于iDMPs的曲线高斯算法研究第63-68页
    4.3.1 AcaGMR与iDMPs的结合第63-64页
    4.3.2 实验结果与分析第64-68页
  4.4 本章小结第68-69页
第5章 总结与展望第69-71页
  5.1 总结第69-70页
  5.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间的研究成果第76页

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