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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--可穿戴式机械臂协同工作研究
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可穿戴式机械臂协同工作研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外相关领域研究现状第10-14页
        1.2.1 国外研究现状第10-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
    1.3 论文的主要内容第14-15页
第2章 可穿戴式机械臂协同工作系统搭建第15-31页
    2.1 系统原理及构建第15-17页
    2.2 六自由度机械臂详解第17-22页
        2.2.1 六自由度机械臂协同控制系统第17-19页
        2.2.2 机械臂模型构建第19页
        2.2.3 机械臂正运动学求解第19-22页
    2.3 可穿戴式机械臂协同控制手套设计第22-25页
        2.3.1 协同控制手套硬件设计第23-24页
        2.3.2 协同控制手套软件设计第24-25页
    2.4 可穿戴式机械臂移动ROS平台控制系统的搭建第25-31页
        2.4.1 ROS的架构与计算图集第26-28页
        2.4.2 移动平台运动学模型建立第28-29页
        2.4.3 ROS移动底盘搭建第29-31页
第3章 地图的协同构建与优化第31-49页
    3.1 移动底盘SLAM与路径规划第31-35页
        3.1.1 SLAM的概念第31-33页
        3.1.2 基于ROS的 SLAM算法第33-34页
        3.1.3 路径规划第34-35页
    3.2 激光传感器的选择第35-39页
        3.2.1 RPLIDAR A2 激光雷达的优点第35-37页
        3.2.2 工作原理及使用第37-39页
    3.3 协同构图算法的选取与实现第39-43页
        3.3.1 Gmapping算法详解第39-41页
        3.3.2 Gmapping算法实现第41-43页
    3.4 地图优化第43-49页
        3.4.1 最优参数选择器的构建第43-44页
        3.4.2 地图精度对比实验第44-46页
        3.4.3 缺点区域的多图补充第46-47页
        3.4.4 复杂区域的信息补充第47-49页
第4章 物体识别与协同抓取第49-70页
    4.1 待抓取物体的识别第49-55页
        4.1.1 基于ROS的KINECT配置第50-51页
        4.1.2 图像采集与显著性特征区域提取第51-53页
        4.1.3 基于SURF算法的物体识别第53-55页
    4.2 物体识别对比实验与结果分析第55-58页
        4.2.1 实验准备第55-56页
        4.2.2 识别算法对比实验第56-58页
        4.2.3 结果分析第58页
    4.3 可穿戴式机械臂协同抓取第58-69页
        4.3.1 协同抓取动作设计第59-62页
        4.3.2 手套协同控制第62-64页
        4.3.3 物体协同抓取温度适宜性判定第64-66页
        4.3.4 物体协同抓取压力阈值判定第66-69页
    4.4 协同抓取实验第69-70页
第5章 协同工作综合实验与结果分析第70-75页
    5.1 协同工作综合实验第70-74页
        5.1.1 协同工作实验准备第70-71页
        5.1.2 协同工作实验过程与结果第71-74页
    5.2 结果分析第74-75页
总结与展望第75-77页
参考文献第77-80页
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文和专利第80-81页
附录B 攻读硕士学位期间参加的科研项目及获奖情况第81-82页
致谢第82页

 
 
论文编号BS4308729,这篇论文共82
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