機器人末端接觸力反饋智能控制研究

第1章 緒論
1.1 課題背景和意義
1.2 機器人力控制概述
1.2.1 經典力控制方法
1.2.2 先進力控制方法
1.2.3 智能力控制方法
1.2.4 視覺／力覺混合控制方法
1.2.5 機器人力控制研究的應用前景
1.3 本書主要內容
第2章 預備知識
2.1 數學知識
2.2 穩(wěn)定性概念
2.3 穩(wěn)定性理論
2.4 剛體的位姿描述和齊次變換
2.4.1 位置描述——位置矢量
2.4.2 方位描述——旋轉矩陣
2.4.3 位姿描述和齊次變換
2.5 雅可比矩陣
2.6 模糊控制的基本原理
模糊控制器的設計方法
2.7 神經網絡基本理論及學習算法
2.7.1 神經網絡簡介
2.7.2 誤差反傳（BP）網絡
2.7.3 徑向基函數（RBF）網絡
2.7.4 模糊神經網絡理論分析
2.8 遺傳算法
2.9 仿真知識
第3章 基于神經網絡補償不確定性的機器人力控制研究
3.1 基于神經網絡補償不確定性的機器人灰色預測力控制
3.1.1 神經網絡補償控制器的設計
3.1.2 灰色預測模糊PD調節(jié)
3.1.3 仿真實驗
3.2 基于模糊CMAC補償的機器人力／位置魯棒實時控制
3.2.1 模糊CMAC
3.2.2 魯棒自適應控制器的設計及其穩(wěn)定性證明
3.2.3 仿真實驗
3.3 基于環(huán)境估計的機器人神經網絡阻抗控制
3.3.1 環(huán)境參數在線估計
3.3.2 神經網絡補償不確定性機器人阻抗控制
3.3.3 阻抗參數自適應調整
3.3.4 仿真分析
3.4 基于神經網絡的容錯機器人自適應滑模力／位置控制
3.4.1 問題描述
3.4.2 滑模變結構控制器的設計
3.4.3 仿真研究
3.5 本章小結
第4章 未確知環(huán)境剛度的位控機器人力控制研究
4.1 基于遺傳算法優(yōu)化模糊控制的灰色預測機器人力控制
4.1.1 基本遺傳算法
4.1.2 遺傳算法優(yōu)化的模糊力控制器
4.1.3 灰色預測模糊控制
4.1.4 仿真研究
4.2 基于自適應模糊控制的位控機器人力控制
4.2.1 環(huán)境參數的估計
4.2.2 自適應模糊控制器
4.2.3 仿真研究
4.3 基于模糊神經網絡的位控機器人力控制研究
4.3.1 模糊神經網絡力控制器
4.3.2 環(huán)境分類神經網絡
4.3.3 力控制器的模糊選擇
4.3.4 仿真研究
4.4 模型參考模糊自適應力控制
4.4.1 模型參考自適應控制概述
4.4.2 模糊力控制器
4.4.3 剛度模糊自適應估計
4.4.4 仿真研究
4.5 本章小結
第5章 考慮過渡過程的機器人力控制研究
5.1 機器人模糊滑模阻抗控制
5.1.1 機器人動態(tài)模型
5.1.2 滑?？刂破鞯脑O計
5.1.3 模糊控制器的設計
5.1.4 仿真研究
5.2 基于神經網絡的機器人關節(jié)轉矩力控制研究
5.2.1 機器人位置控制
5.2.2 機器人力控制
5.2.3 仿真研究
5.3 本章小結
第6章 基于視覺的機器人力控制研究
6.1 面向位控機器人的視覺／力覺混合控制
6.1.1 未知約束在線估計
6.1.2 阻抗力控制
6.1.3 仿真研究
6.2 基于圖像雅可比矩陣的機器人視覺／力控制
6.2.1 未知環(huán)境的法線方向估計
6.2.2 圖像雅可比矩陣的估計
6.2.3 視覺／力混合控制
6.2.4 仿真研究
6.3 基于神經網絡視覺伺服的機器人模糊自適應阻抗控制
6.3.1 曲線圖像特征與機器人關節(jié)角度的映射關系
6.3.2 模糊自適應阻抗控制
6.3.3 仿真研究
6.4 本章小結
第7章 基于MATLAB／Simulink的機器人力控制仿真研究
7.1 MATLAB簡介
7.1.1 友好的工作平臺和編程環(huán)境
7.1.2 簡單易用的程序語言
7.1.3 強大的科學計算機數據處理能力
7.1.4 出色的圖形處理功能
7.1.5 應用廣泛的模塊集合工具箱
7.1.6 實用的程序接口和發(fā)布平臺
7.2 S-function簡述
7.2.1 建立M文件S-function
7.2.2 定義S-function的初始信息
7.2.3 輸入和輸出參量說明
7.3 N自由度機器人力控制仿真
7.4 本章小結
第8章 X-Y平臺力／位置智能控制
8.1 X-Y平臺系統(tǒng)的數學模型
8.2 基于自適應模糊與CMAC并行的X-Y平臺力／位置控制
8.2.1 控制系統(tǒng)的設計
8.2.2 仿真研究及結果分析
8.3 基于模糊CMAC的X-Y定位平臺自適應力控制
8.3.1 模糊推理規(guī)則的實現
8.3.2 仿真研究
8.4 X-Y平臺阻抗控制
8.4.1 阻抗控制概念
8.4.2 基于模糊神經網絡的阻抗控制
8.4.3 仿真研究
8.5 本章小結