一、一种新型双吸盘机器人模型及控制系统的研究（论文文献综述）
王强[1]（2021）在《面向复合材料J字型加强筋的自动化成型工艺设计》文中认为随着碳纤维复合材料的快速发展,碳纤维复合材料在航空航天等领域取得了应用也越来越广泛了。其中以J字型加强筋为代表的结构件在飞机上应用十分广泛,结构件中又以J字型加强筋的成型难度最高最具代表性,包含了多数复合材料加强筋在成型过程中存在的难题,故本文以J字型加强筋为代表,对其成型工艺进行研究。由于在航空航天领域对复合材料制件的几何精度要求高,飞机上复合材料的广泛应用也对制件的生产效率提出了更高的要求,所以复合材料成型自动化程度要求也越来越高,以碳纤维增强树脂基复合材料成型为代表的成型方法及成型工艺日益为科研工作者所看重。在工程生产实践中,现阶段的碳纤维增强树脂基复合材料成型多是由手工铺放预成型,然后置于热压罐或保温箱中高温固化成型。成型质量与工人的经验及熟练程度有很大关系,成型质量无法保证。因此本论文在此基础上,以预浸料叠层滑移工艺为基础,以热隔膜成型技术为支撑,结合工业机器人技术,对碳纤维复合材料的J型加强筋成型工艺及成型质量进行研究。首先,分析了实验材料的属性、介绍了实验检测设备、实验加工设备。根据预浸料叠层滑移工艺和热隔膜成型的基本原理,设计并搭建了碳纤维复合材料热隔膜预成型实验平台,该平台包括预浸料的热隔膜预成型实验系统框架、预成型温度控制系统和真空压力控制系统等。从J字型加强筋的结构特点出发,分析了其成型难度和可行性。将J字型加强筋分成三个部分,后依次进行成型实验,并探索出了各个部分适合自动化且成型质量高的预成型方案。并将预成型后三个部分,进行组合后放入真空干燥箱进行固化处理,之后对固化成型之后的J字型加强筋进行质量检测进一步分析确定的工艺路线的科学性、可行性。基于实验中成型质量最好制件的工艺路线,确定了一条成型工艺路线,并设计完成了一套自动化方案,验证了所采用的工艺路线是可以结合工业机器人技术来实现的。在自动化成型过程中需要对原材料预浸料进行转移,针对预浸料的特点,介绍了预浸料的转移中的常用吸盘和真空吸盘工作原理,总结了不同应用场景真空吸附力的理论计算公式。根据自动化化应用的实际场景,设计完成了吸盘吸取预浸料的相关实验,根据实验结果得到了一种在自动化成型中,转移预浸料所设计吸盘架的吸盘距离预浸料边缘和吸盘间间距的标准。同时创新性的提出一种刚性吸盘应用于预浸料的自动化转移。
韩浩[2]（2021）在《基于视觉的工业机器人装配生产线的研究》文中指出随着人口红利消失、科技发展等多重因素的影响,传统制造业向智能生产线转型升级成为必然趋势。目前,由于减速器生产装配要求精度高,且大多是人工装配,效率低,一致性差,工业机器人自动装配生产线可以减少人工,提升劳动效率,提高企业的经济效益。工业机器人装配生产线使工业机器人与机器视觉、自动化装配设备有机结合,共同完成产品的批量存储、运输、检测、装配等工序,为减速器的生产制造提供了更加高效的方法。主要研究工作如下:首先,分析了工业机器人装配生产线国内外研究现状,根据减速器无人装配需求,设计了由6轴关节型工业机器人装配单元、AGV小车、视觉检测识别单元、码垛机与立库仓储单元、以及装配流水线单元等组成的工业机器人装配生产线。应用Solidworks设计了生产线的三维模型,并在智能制造生产线仿真软件IRobot SIM进行了生产线空间布局仿真和碰撞干涉验证。其次,开发了码垛机与立体仓库的PLC控制系统,研究了行列式出入库策略,为减速器无人装配模式提供了自动物料存储与供应;研制了托盘自动流水线和装配流水线;基于模板匹配方法研究了工件的智能视觉检测系统,实现了零部件运送、质量检测与自动装配;完成了机器人搬运装配的程序编制;并基于上述工作研制了减速器装配单元。最后,完成了工业机器人装配生产线中主控PLC与其他单元的系统联调,采用Modbus/TCP协议通信,构建了通信网络;基于改进的5阶S曲线法优化了机器人运动轨迹,在保证冲击力最小的前提下提高了工业机器人装配速度。经过调试后整体的装配生产线运行良好,装配实验表明,研制的工业机器人装配生产线与人工装配相比,效率提高3倍,优化后,每运行一次约节省5秒,对减速器生产工艺的改进具有重要意义。
赵丹丹[3]（2021）在《基于数字孪生的机械加工智能生产线研究》文中研究说明随着“中国制造2025”的实施,以及我国人口红利的消失,机械加工产业智能转型升级已迫在眉睫。鉴于目前机械加工生产线现场调试困难、生产信息孤岛和市场响应慢等问题,本文提出了基于数字孪生的机械加工智能生产线解决方案。基于数字孪生的理论,以机械加工生产线为研究对象,完成机械加工智能生产线在物理层的生产线设计、数字孪生模型构建和生产线虚拟仿真验证。首先,基于模块化方法完成了机械加工智能生产线的整体方案设计,并对生产线的各模块进行了详细设计。其中,主要包括仓储模块、AGV运送模块、RFID识别模块、工业机器人模块、加工模块、传送模块、视觉检测模块和并联机器人模块,利用主控PLC实现对现场层控制,传感器实时采集生产过程数据。其次,构建了各模块的几何模型、物理模型和行为模型,根据生产工艺流程融合三维模型,研发了生产线各模块的数字孪生模型。依据物理模型的形状、尺寸、位置等几何参数和装配关系等构建几何模型,在此基础上,借助于改进后的Moore有限状态机的建模方法创建了生产线系统的行为模型。再次,利用OPC UA技术建立了生产线系统数据通信网络,利用OPC UA技术,实现了孪生数据的虚实交互与数字空间的映射。同时实现了对孪生数据的存储与复现功能,为模型调试、数据分析、数据挖掘等后续工作提供了数据支持。最后,基于改进后的Moore有限状态机的模型,建立了生产线系统的行为模型。根据各模块的实际功能搭建逻辑树结构,完成其内部的运行机制。根据物理设备的传感信息利用Lua语言编制的脚本控制仿真模型,实现基于实时数据驱动的仿真模型同步映射。
翟慧[4]（2020）在《汽车玻璃涂胶装配的工业机器人实训教学系统设计与实施》文中研究说明随着工业机器人技术的应用普及,应用型人才的教学标准、课程开发和实训设备的开发具有重要意义。本文针对现有中等职业学校工业机器人实训设备功能单一,缺乏实用性的突出问题。根据工业机器人系统集成的设计流程,结合真实汽车生产企业中玻璃涂胶的工艺要求和对涂胶机器人运动算法与轨迹的研究,设计了一种基于汽车玻璃涂胶装配这一典型应用的工业机器人实训教学系统。在完成整个系统的集成设计后,通过教学任务中的硬件安装和软件调试两部分内容,使实训教学系统得以实现。体现了本文设计的完整性和真实性,突出了“工学结合,做学一体”的职业教育特色。主要工作概括如下:首先,通过企业调研,确立了上海通用汽车有限公司雪佛兰迈锐宝汽车玻璃自动涂胶装配生产线作为本次实训设计的参照系统。对比分析了当前教学设备和真实车窗涂胶系统存在的差异,提出优化解决方案,为后续教学系统整体实现进行技术储备。其次,通过对目标工业机器人的D-H建模,分析工业机器人的正运动学运算数据,对比工业机器人自身参数,选定了工业机器人的型号。利用Solidworks三维设计软件对系统的重要部件进行了结构设计,择优选取电气部件,完成了全部的硬件设计选型工作。最后,对实训教学系统的软件功能进行了设计规划。对机器人单元、上料涂胶单元、多工位涂装单元的PLC工作流程进行了分析,规划出工作流程再进行程序的设计编写。工业机器人的编程是通过ABB公司的编程仿真软件Robotstudio的离线编辑来实现的。工业机器人在笛卡尔空间的直线轨迹及圆弧轨迹进行运算,充分兼顾涂胶工艺要求,最终完成实训教学系统软件的整体设计。希望对后续的工业机器人实训教学系统设计开发提供一些借鉴和思考。
孙烨[5]（2020）在《具有壁面过渡功能的爬壁机器人控制系统研究》文中研究说明大型钢结构设备,如起重机、船舶和大型储油罐等,由于长期工作在恶劣的环境中,容易出现表面锈蚀、疲劳裂纹、断裂、变形等现象。这直接影响着整个设备的安全性和可靠性。目前,设备使用期内的安全巡检任务主要依靠人工作业。这种作业方式不仅劳动强度大,而且危险性高,所以考虑用爬壁机器人代替人工进行巡检。大型钢结构设备多高达上百米且外表面结构复杂,因此需要爬壁机器人具有壁面过渡功能且由人工遥控更为稳妥。此外,设备上存在部分面积较大的外表面,在这样的壁面上,爬壁机器人采用自主移动方式就可以解放人工。因此,本文从爬壁机器人远程控制和自主移动这两方面进行了研究,具体研究如下:（1）爬壁机器人远程控制系统的设计。系统采用了以嵌入式微处理器为核心的手持终端和车载控制端的两级分布式控制,通过射频模块传输控制指令,通过Wi-Fi模块传输视频图像,该图像一方面帮助操作人员控制机器人行走,另一方面代替人眼检查设备缺陷。（2）爬壁机器人自主式移动研究。激光雷达将采集的数据传到树莓派,通过Cartographer算法对爬壁机器人的工作壁面构建地图。根据建图结果,树莓派向机器人上的底盘控制器发出通讯信号来控制机器人运动、避障。在爬壁机器人壁面过渡能力和远程控制系统的研究中,进行了一系列试验,结果表明:机器人可以完成内直角壁面间和外直角壁面间的过渡,指令传输距离在100m左右,且指令传输正确,车载控制器可稳定的接收来自手持终端的指令;视频传输距离在80m左右,延时时间在0.2s～0.44s之间,视频清晰,基本满足实际操作的需要。在爬壁机器人自主式移动方案的研究中,为了验证Cartographer算法在爬壁机器人上应用的可行性,设计实验场景进行建图,结果显示:物体间的距离越大,Cartographer算法建图准确率相对越高,其建图的相对误差在0.222%～2.833%之间。此外,对机器人的自主避障进行仿真试验,结果表明:基本可以满足爬壁机器人在大型钢结构面积较大的外表面上的自主式巡检任务。
许辉[6]（2020）在《面向人机协作的机器人视觉感知与运动规划方法研究》文中研究表明随着社会经济发展,人们对产品的定制化需求日趋旺盛,对于以需求为导向的生产制造业,最显着的变化是多品种、小批量的产品需求快速增长。于是,工业制造的生产方式亦随之改变,作为智能制造核心装备的工业机器人需要满足柔性定制作业的要求,因此,兼具柔性和智能性的人机协作系统成为工业机器人技术应用的重要发展方向。在人机协作系统中,存在复杂、动态的非结构化障碍物,需要机器人能够感知环境和目标信息,并根据任务要求作出相应决策,以快速、安全和可控地执行作业任务,而其中涉及的视觉感知和运动规划技术是机器人柔性化、智能化的关键。因此,针对人机协作等非结构环境中视觉感知和运动规划问题,本文的主要研究内容如下:首先,针对简单的纹理、颜色等二维图像信息难以为机器人在品种多样、来料无序的非结构化工业环境中提供足够的作业信息,基于视觉传感器获取的RGB-D信息,提出一种融合语义分割和点云配准进行目标物体位姿估计的方法。针对全卷积神经网络模型分割结果不精准的问题,引入带洞卷积层对全卷积神经网络进行改进,并基于预训练模型微调技术在自制数据集训练改进的网络模型。然后,利用改进式全卷积神经网络对彩色图进行语义分割,并结合深度信息提取目标工件的点云数据,通过与初始点云进行配准,评估出当前工件的相对位姿,为后续运动规划提供目标位姿信息。最后,实验结果证明所述位姿估计方法的实用性。其次,基于目标物体位姿估计信息导引的机器人自主运动规划是机器人智能化的重要体现,因此,面向人机协作过程中静态非结构环境下的机器人自主运动规划问题,提出一种启发导向式快速扩展随机树运动规划算法。针对经典快速扩展随机树算法存在的收敛速度慢、路径成本高的问题,首先,在随机采样点生成阶段引入目标导向性概率阈值,增大其向目标节点扩展的概率,加快算法收敛速度。然后,在扩展树新路径生成阶段,基于启发式图搜索算法,筛选使运动成本最优的采样点及路径,仿真实验结果表明改进的算法效果显着。最后,搭建面向杂乱工件场景的机器人智能分拣实验平台,验证改进式算法在实际非结构化工作场景中的实用性。再次,针对动态非结构环境中的人机协作安全性问题,研究基于多视觉感知的机器人在线轨迹规划方法。首先,提出一种基于多深度相机信息融合的环境建模及更新方法,通过离线方式建立多相机深度图像与机器人工作空间三维栅格映射关系模型,结合在线阶段的实时环境信息,快速确定机器人工作空间内三维栅格的占据状态,实时评估机器人与障碍物之间的最小距离。然后,基于反应式避障策略改进人工势场法的势场力,并将其转化为机器人关节速度,从速度层面控制机器人执行避障轨迹。同时,为了兼顾动态避障响应速度和作业效率,提出一种基于障碍物的相对位置及速度的避障轨迹调整策略。最后,设计搭建协作机器人、双全局深度相机验证平台,开展实时避障轨迹规划实验,验证动态避障方法的有效性。然后,针对反应式局部避障算法路径成本高以及现有的全局运动规划方法实时性差的问题,提出一种满足完备性和实时性要求的路径重规划算法。首先,基于运动基元法和层级结构法改进动态路图法,通过离线方式建立构型空间内机器人位姿与工作空间内三维栅格的碰撞映射路图。然后,基于多深度相机信息融合的环境建模方法,在线更新三维栅格的占据状态及对应的离线碰撞映射路图,并结合启发式图搜索算法,在更新的碰撞映射路图中重新规划运动路径。最后,通过实验验证所述运动规划方法的有效性。最后,针对非结构化工业现场对智能化、柔性化机器人视觉感知与运动规划的需求,设计了人机协作进行工件涂胶并安装密封条的综合模拟实验,首先根据作业内容及工艺要求规划人、机器人的作业工序。然后,依次开展面向杂乱工件智能分拣任务的位姿估计实验,面向人机协作的静/动态非结构环境下机器人运动规划实验。最后,通过实验结果验证位姿估计的精确度和运动规划算法的有效性。综上所述,面向人机协作过程中涉及的视觉感知和运动规划问题,首先研究在多品种工件杂乱堆叠形成的非结构环境中对作业对象进行位姿估计的方法,在此基础上,进一步深入研究面向人机协作场景的环境感知、建模和机器人运动规划方法,实现机器人在静/动态非结构化工作环境中的安全运动。这对于提升人机协作水平,进而提高机器人的生产效率和生产质量具有重要的作用和意义。
高侨[7]（2020）在《可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人》文中指出桁架结构具有设计简单、施工方便、成本低、结构稳定等优点,被广泛应用于大型建筑的建设当中。但恶劣的工况环境与突发的外界因素可能会破坏其承载结构,使其承载能力迅速下降且产生安全隐患。若未能及时发现相关隐患,则可能会引发重大安全事故。当前,对于桁架结构的健康监测大都采用人工巡检的方式,该方法效率低、误检率高,难以及时发现潜在的安全隐患。无线传感器监测网络具有自组织、可冗余配置、易于扩展的特点,具备在桁架结构中进行实时安全监测的潜力。然而在这类跨度大且构造复杂的结构中进行网络节点部署,不仅需要大量人力物力,还伴随一定的危险性。为此本文提出通过可重构机器人在桁架上部署节点组成无线传感网络的方法以监测桁架结构健康状态。与人工巡检和人工部署节点的方法相比,采用机器人不仅可以快速安全地完成节点部署工作,还可以实现失效节点的回收与节点再部署。因此研发具备在桁架结构上部署节点能力的机器人具有重要的意义。本文针对以上问题,开展了可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人的研究。具体研究内容如下:1)设计了可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人。首先根据桁架环境以及节点部署工作要求,分析并阐述了机器人为完成桁架监测应该具备的功能,确定了机器人模块的吸附、重构、感知、运动方式。其次分析了单节模块跨壁面的运动情形和力学模型,在此基础上设计了磁轮与重构结构。最后设计了机器人模块的电路与控制部分,并制作了机器人模块样机。2)研究了机器人的重构运动。首先提出了机器人内部的模块排序方法,实现了多模块的在线排序,可为机器人协同控制提供保障。其次将重构运动分为远程、中程、近程三个阶段,各阶段对应不同的感知与运动控制方式,并重点研究了中程阶段中机器人的感知与控制方法;机器人感知采用了视觉与AprilTag相结合的方式,实现了机器人之间相对位姿的测量。然后建立了机器人的运动学模型,采用轮式机器人点镇定运动算法研究重构运动中的对接运动,给出了多节柔性连接机器人运动控制率。最后利用Matlab对控制算法进行了仿真验证,解决了任意姿态和距离下对接运动的控制问题。3)研究了机器人的平面运动与跨壁面运动。首先分析了机器人的直行运动过程,实现了不同环境下机器人感知方式的自主判断和更换。机器人的运动采用追随控制方法,即首节模块感知领路、其他模块追踪循迹。其次对转弯运动进行分析,着重研究了转弯路径识别方法,进一步提出并验证了模块间相互作用力最小的匀速转弯运动方式。利用Matlab模拟机器人各模块之间的相互作用,得到了机器人转弯运动所需的最小半径。最后研究了机器人的跨壁面运动过程,提出了跨壁面运动策略和感知方法。采用Adams仿真分析了弹簧在三维形变下对机器人模块的作用力,从而建立了机器人跨壁面运动的力学模型。4)实验分析并验证了机器人的运动性能。利用室外桁架结构,实验验证了机器人的重构、直行、转弯运动,并采用机器人上搭载的视觉传感器、角度计等采集运动过程数据信息对相关运动进行了评估。搭建复杂空间桁架结构试验平台,验证并评估了机器人跨壁面综合运动,满足了机器人的设计要求。该论文有图82幅,表9个,参考文献88篇。
范崇远[8]（2020）在《一种桥梁墩塔健康检测机器人系统研究与设计》文中指出桥梁墩塔依靠人工检测,不仅费时费力还存在严重的安全隐患。为解决这一问题,迫切需要研制一款用于桥梁墩塔健康检测的爬壁机器人代替人工作业。爬壁机器人搭载检测装置对桥梁墩塔壁面进行检测,需要具备吸附能力、负载能力和一定的越障能力;关键技术主要集中在吸附装置和移动设备上。文章在对比国内外文献后,研究并分析了机器人吸附和爬行原理。根据桥梁墩塔表面的特点,本文提出了一种,吸附力随壁面倾角自动调节的爬壁机器人系统方案。本文采用正压吸附方式,作为爬壁机器人的吸附方案;采用轮式机构,作为机器人的移动装置。利用六轴传感器（MPU6500）获取桥梁墩塔壁面倾角,选择模糊控制算法,实现了爬壁机器人吸附力随壁面倾角自动调节的功能。在文中主要完成的工作有:（1）针对桥梁墩塔检测机器人系统,选择了吸附方案、爬行方式,同时设计了爬行机构。分析并类比各类吸附爬行方案,根据桥梁墩塔壁面特点分别选择正压吸附和轮式机构。为了保证机器人在壁面驻停时的可靠性,使用SolidWorks软件设计了机器人的爬行机构,实现了机构的自锁性。（2）对桥梁墩塔检测机器人进行运动学分析、静力学分析、动力学分析以及姿态解析。运动学分析,得到运动学方程和运动规律;静力学分析,得到安全吸附条件;动力学分析,研究并分析直线爬行、小半径转向和大半径转向这三种情况下的机器人,最终得出相应动力学模型。在四元数姿态解析算法的基础上,推导出由爬壁机器人机体姿态角,求解壁面倾角的方程。（3）构建桥梁墩塔检测机器人的虚拟样机,并使用SolidWorks/motion仿真软件,进行运动学的仿真研究,仿真结果证明本文方案的合理性。（4）设计了桥梁墩塔检测机器人控制系统的硬件电路。爬壁机器人硬件设计包括:主控板电路、压力检测模块电路、六轴传感器电路、爬行机构驱动电路和无线遥控电路。（5）针对桥梁墩塔检测机器人系统,选择模糊PID控制方案,同时采用MATLAB/Simulink软件对控制方案进行仿真,仿真结果验证了控制方案的鲁棒性。（6）制作物理样机,同时进行实验研究。根据设计方案编写控制程序,制造物理样机。实验测量了它的极限吸附力,并进行实地爬行实验。实验证明:爬行机器人在桥墩壁面上爬行的可靠性、稳定性。
杨雷[9]（2020）在《润麦仓清扫机器人的结构设计与研究》文中进行了进一步梳理在小麦加工的过程中需要对小麦进行着水,为了让水分向小麦的内部渗透以使小麦的各部分水分重新调整,进而提高小麦的出粉质量和出粉率,因此需要在润麦仓内进行润麦处理。润麦仓长期处于一个潮湿的环境下,润麦仓内四角、出料口、壁面上残留的小麦及灰尘会出现霉变的危险,霉变的小麦及灰尘会降低面粉质量,所以要对润麦仓进行定期的清扫处理。传统的人工清扫方式,劳动量大、工作环境恶劣,且具有一定的危险性,因此需要设计研究一种能够在润麦仓内进行清扫作业的清扫爬壁机器人来代替传统的人工清扫。综述了国内外相关机器人的发展现状和趋势,针对钢板结构的润麦仓内部清扫环境,设计出具有壁面过渡能力的磁吸附轮式清扫爬壁机器人来代替传统的人工清扫作业,从而降低工人劳动强度,实现清扫的自动化。主要研究内容包括:壁面过渡机构、清扫机构、磁吸附单元、本体结构的设计;清扫机器人在不同工况下的力学分析;磁吸附单元的吸附力仿真分析;运动学和动力学建模分析等。分析爬壁机器人各种不同的吸附方式、运动方式、驱动方式等,采用永磁吸附单元来实现吸附功能;通过设计出一种丝杠螺母兼曲柄滑块变形后的一种新型机构来实现清扫机器人的壁面过渡;选用运动灵活的同侧双电机的四驱轮式运动方式;采用滚刷进行清扫作业。针对清扫机器人在不同工况下吸附于润麦仓的不同壁面,可能发生翻转、滑转、下滑、脱离壁面等危险工况的问题,为保证清扫机器人的安全作业,对以上各工况进行力学模型的分析计算,确定清扫机器人所需的的安全吸附力值。为设计出满足安全吸附力的磁吸附单元,通过软件对各磁吸附单元进行仿真分析,得到磁吸附力与磁吸附单元结构参数的变化关系,进而设计出满足使用要求的吸附单元。建立清扫机器人进行运动学和动力学模型,分析磁吸附单元提供的磁吸附力对清扫机器人的运动附着性能的影响,验证设计的磁吸附单元能够保证机器人在不同工况下的安全吸附、良好的运动学和力学性能。
彭上乾[10]（2020）在《垂直攀爬机器人设计与研究》文中研究表明垂直攀爬机器人是一种能够在壁面上行走并且自动执行工作任务的机械装置,其搭载不同的工具可完成玻璃幕墙的清洗、管壁的探伤和船舶的喷漆等作业任务。其目的是代替人类在高空垂直立面位置作业。通过不同吸附方式和驱动方式的比较,并根据垂直攀爬机器人工作在墙面上,确定其采用多吸盘负压吸附和步进电机驱动的总体方案。利用D-H参数法建立了机器人翻转机构运动学模型,正运动学分析求解出了机器人末端在翻转过程中的位置坐标,逆运动学方程推导出了机器人各关节变量。针对垂直攀爬机器人的设计目标,用Solid Works软件完成了机器人机械结构设计,其中包括机器人外壳、移动机构和吸附装置。新型垂直攀爬机器人具有质量轻、性价比高、应用范围广和越障能力强的特点。采用内、外吸盘组交替吸附的方式进行攀爬运动。通过三个旋转关节使机器人实现了从地面到墙面越障过程。通过参数之间的计算确定了机器人零件的型号。在ADAMS仿真环境中建立了垂直攀爬机器人虚拟样机模型,并对其运动过程进行运动学仿真,验证了机器人在运动过程中的稳定性。通过ANSYS有限元分析软件对机器人的关键部件进行了减重优化以满足机器人轻量化的设计准则,有限元静力学分析确定其结构材料的选择满足刚度强度要求,模态分析验证了结构本身固有振动特性的合理性。控制系统硬件设计采用模块化的设计思想,分别从STM32单片机、舵机控制模块、步进电机驱动模块和电磁阀控制模块进行了选型。根据机器人运动过程,设计了垂直攀爬机器人软件系统主程序流程图。图62幅;表6个;参55篇。
二、一种新型双吸盘机器人模型及控制系统的研究（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、一种新型双吸盘机器人模型及控制系统的研究（论文提纲范文）
（1）面向复合材料J字型加强筋的自动化成型工艺设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 树脂基复合材料在航空航天上的应用 |
| 1.1.2 复合材料加强筋结构在飞机上的应用 |
| 1.1.3 复合材料典型的成型工艺 |
| 1.1.4 课题研究的意义 |
| 1.2 自动化技术与复合材料成型技术结合应用现状 |
| 1.3 本文主要的研究内容 |
| 2 实验用材及预成型实验平台的搭建 |
| 2.1 加强筋自动化成型用材料 |
| 2.1.1 J型加强筋用碳纤维预浸料 |
| 2.1.2 热隔膜平台用隔膜 |
| 2.2 实验用检测、加工设备 |
| 2.3 热隔膜预成型实验平台的构建 |
| 2.3.1 基于叠层滑移工艺的热隔膜预成型系统原理 |
| 2.3.2 模具、平台、隔膜框的结构设计 |
| 2.3.3 热隔膜平台温度调控装置设计 |
| 2.3.4 热隔膜平台压强调控装置设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 复合材料J字型加强筋自动化成型工艺路线及自动化装置设计 |
| 3.1 J型加强筋结构特点分析 |
| 3.2 预制体的制备的工艺路线 |
| 3.2.1 C字型预制体的制备工艺 |
| 3.2.2 Z字型预制体的制备工艺 |
| 3.3 J字型整体拼装组合固化成型 |
| 3.4 J字型成型工件从质量评估 |
| 3.4.1 宏观结构尺寸 |
| 3.4.2 微观形貌特征 |
| 3.5 复合材料J字型加强筋自动化成型方案设计 |
| 3.5.1 工艺路线的规划和整体布局图 |
| 3.5.2 平面预制体的制备工艺 |
| 3.5.3 机器人的选型 |
| 3.5.4 机器人末端执行器的设计 |
| 3.5.5 模具部分和组装部分的设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 自动化成型工艺中预浸料转移技术的研究 |
| 4.1 预浸料转移常用吸盘 |
| 4.2 吸盘工作原理与吸附力计算 |
| 4.3 吸盘抓取预浸料实验 |
| 4.3.1 吸盘吸取预浸料真空度大小与预浸料表面形貌变化 |
| 4.3.2 吸盘吸取预浸料的吸附力大小与真空度的关系 |
| 4.3.3 吸盘吸取预浸料的布局实验 |
| 4.4 预浸料转移用刚性吸盘的提出 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）基于视觉的工业机器人装配生产线的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工业机器人发展现状 |
| 1.2.2 机器人装配生产线发展现状 |
| 1.2.3 基于视觉的装配生产线发展现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 工业机器人装配生产线的设计 |
| 2.1 生产线总体设计 |
| 2.2 生产线的功能单元设计 |
| 2.2.1 码垛机与立体库的设计 |
| 2.2.2 AGV小车的设计 |
| 2.2.3 视觉检测识别单元的设计 |
| 2.2.4 六轴工业机器人选型 |
| 2.3 生产线仿真研究 |
| 2.3.1 生产线仿真系统 |
| 2.3.2 生产线布局的研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于PLC的码垛机与立体仓库控制系统的研究 |
| 3.1 码垛机及立体仓库任务分析 |
| 3.2 基于PLC码垛机与立体仓库控制系统的研究 |
| 3.3 出入库控制策略研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于视觉的工业机器人装配单元的研究 |
| 4.1 视觉检测识别单元的研究 |
| 4.1.1 相机及光源的选型 |
| 4.1.2 视觉系统坐标变换关系研究 |
| 4.1.3 视觉成像时的畸变现象的研究 |
| 4.1.4 模板匹配算法 |
| 4.1.5 视觉系统中坐标转换—图像标定 |
| 4.1.6 工件识别方法设计 |
| 4.2 自动流水线的研发 |
| 4.2.1 工件流水线和装配流水线位置调整 |
| 4.2.2 工件流水线程序的研发 |
| 4.2.3 装配流水线程序的研发 |
| 4.3 工业机器人装配程序的研究 |
| 4.3.1 机器人工具坐标系的设定 |
| 4.3.2 工业机器人装配程序的研究 |
| 4.3.3 工件搬运任务实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工业机器人装配生产线的通信与联调 |
| 5.1 生产线通信网络的研发 |
| 5.2 工业机器人装配生产线联调 |
| 5.2.1 主控程序的研发 |
| 5.2.2 六关节工业机器人装配程序调试 |
| 5.3 装配生产线的运行 |
| 5.4 生产线装配实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 工业机器人装配生产线的优化 |
| 6.1 码垛机出库策略的优化 |
| 6.1.1 机器人行列式运算法策略的优化 |
| 6.1.2 码垛机出库编程优化 |
| 6.2 工业机器人装配轨迹的优化 |
| 6.2.1 轨迹优化的方法分析 |
| 6.2.2 五阶S曲线的机器人轨迹规划方法 |
| 6.2.3 轨迹优化后的仿真 |
| 6.2.4 轨迹优化后的实验测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）基于数字孪生的机械加工智能生产线研究（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 数字孪生的研究现状 |
| 1.2.2 生产线建模技术的研究现状 |
| 1.2.3 虚拟仿真的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 机械加工智能生产线的设计 |
| 2.1 生产线设计方案 |
| 2.1.1 生产线设计目标 |
| 2.1.2 生产线方案设计 |
| 2.2 机械加工智能生产线机械系统的设计 |
| 2.2.1 立体仓储模块 |
| 2.2.2 AGV运送模块 |
| 2.2.3 RFID识别模块 |
| 2.2.4 工业机器人模块 |
| 2.2.5 加工模块 |
| 2.2.6 传输模块 |
| 2.2.7 视觉模块 |
| 2.2.8 并联机器人模块 |
| 2.3 机械加工智能生产线控制系统的设计 |
| 2.3.1 立体仓储模块控制系统 |
| 2.3.2 AGV模块控制系统 |
| 2.3.3 RFID模块控制系统 |
| 2.3.4 工业机器人模块控制系统 |
| 2.3.5 加工模块控制系统 |
| 2.3.6 传输模块控制系统 |
| 2.3.7 视觉模块控制系统 |
| 2.3.8 并联机器人模块控制系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 生产线数字孪生模型的研究 |
| 3.1 数字孪生模型需求 |
| 3.2 数字孪生模型研究 |
| 3.2.1 基于Solid Works的几何模型 |
| 3.2.2 基于有限状态机的行为模型 |
| 3.2.3 数字孪生模型融合 |
| 3.3 生产线数字孪生模型的构建 |
| 3.3.1 生产线工艺流程 |
| 3.3.2 生产系统的数字孪生模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于OPC通信的多元异构数据处理方法的研究 |
| 4.1 智能加工生产线数据信息分析 |
| 4.2 通信的设计与实现 |
| 4.2.1 服务器搭建 |
| 4.2.2 服务器数据模型构建 |
| 4.2.3 数字空间的数据通信 |
| 4.2.4 实时映射 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 生产线虚拟调试系统的设计 |
| 5.1 场景设计 |
| 5.1.1 模型导入 |
| 5.1.2 模型渲染 |
| 5.1.3 预制物件 |
| 5.1.4 刚体属性 |
| 5.1.5 碰撞检测 |
| 5.2 行为模型构建 |
| 5.2.1 产品和托盘模型设计 |
| 5.2.2 立体仓储模块设计 |
| 5.2.3 AGV模块设计 |
| 5.2.4 RFID模块设计 |
| 5.2.5 工业机器人模块设计 |
| 5.2.6 加工单元模块设计 |
| 5.2.7 传送模块设计 |
| 5.2.8 并联机器人模块设计 |
| 5.3 实验验证 |
| 5.3.1 数字孪生系统实现过程 |
| 5.3.2 应用结果展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）汽车玻璃涂胶装配的工业机器人实训教学系统设计与实施（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 涂胶技术研究现状 |
| 1.3 工业机器人及其在汽车玻璃涂胶中的应用 |
| 1.4 工业机器人系统集成 |
| 1.5 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 工作任务分析与总体设计 |
| 2.1 现有教学设备与真实车窗涂胶系统比对分析 |
| 2.1.1 现有教学设备 |
| 2.1.2 真实车窗涂胶系统 |
| 2.1.3 比对分析 |
| 2.2 系统硬件总体设计 |
| 2.2.1 系统工作流程 |
| 2.2.2 系统构成 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统的机械设计与硬件选型 |
| 3.1 工业机器人单元选型与结构设计 |
| 3.1.1 工业机器人的运动学分析 |
| 3.1.2 工业机器人的参数分析 |
| 3.1.3 工业机器人执行装置和工具架 |
| 3.2 上料涂胶单元的硬件选型设计 |
| 3.2.1 涂胶机的选型 |
| 3.2.2 涂胶机的工作原理分析 |
| 3.2.3 上料机构的设计 |
| 3.3 多工位涂装单元的结构设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 控制系统软件的总体框架 |
| 4.2 PLC控制系统设计与实现 |
| 4.2.1 机器人单元PLC程序设计 |
| 4.2.2 上料涂胶单元PLC程序设计 |
| 4.2.3 多工位涂装单元PLC程序设计 |
| 4.3 工业机器人程序设计与轨迹规划 |
| 4.3.1 工业机器人程序设计 |
| 4.3.2 工业机器人涂胶轨迹规划 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统的构建与实现 |
| 5.1 教学任务设计规划 |
| 5.2 系统硬件安装标准 |
| 5.3 电气线路连接标准 |
| 5.4 工业机器人调试标准 |
| 5.5 PLC控制系统的调试标准 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）具有壁面过渡功能的爬壁机器人控制系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 具有壁面过渡功能的爬壁机器人研究现状 |
| 1.2.2 SLAM在移动机器人中的应用 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 爬壁机器人远程控制系统设计 |
| 2.1 爬壁机器人整体结构 |
| 2.1.1 爬壁机器人本体结构 |
| 2.1.2 爬壁机器人运动过程 |
| 2.1.3 爬壁机器人整体控制方案 |
| 2.2 爬壁机器人控制硬件系统设计 |
| 2.2.1 基本电路设计 |
| 2.2.2 功能电路设计 |
| 2.3 爬壁机器人控制系统软件设计 |
| 2.3.1 手持终端控制软件设计 |
| 2.3.2 车载控制器软件设计 |
| 2.3.3 指令传输软件设计 |
| 2.3.4 视频传输软件设计 |
| 2.4 试验与验证 |
| 2.4.1 控制系统测试 |
| 2.4.2 视频传输系统测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于SLAM的爬壁机器人自主式移动研究 |
| 3.1 机器人系统建模 |
| 3.1.1 运动学模型构建 |
| 3.1.2 机器人运动轨迹推算 |
| 3.1.3 激光雷达模型 |
| 3.2 SLAM及相关算法研究 |
| 3.2.1 基于图优化的激光SLAM方法研究 |
| 3.2.2 Cartographer算法研究 |
| 3.2.3 机器人路径规划算法研究 |
| 3.3 爬壁机器人自主式移动的整体方案 |
| 3.4 系统软硬件设计 |
| 3.4.1 硬件选型与设计 |
| 3.4.2 软件设计 |
| 3.5 试验与分析 |
| 3.5.1 Cartographer算法试验研究与分析 |
| 3.5.2 自主导航及避障的试验研究与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 总结与展望 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 特色与创新 |
| 4.3 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 参考文献 |
（6）面向人机协作的机器人视觉感知与运动规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 面向人机协作的机器人关键技术问题 |
| 1.2.1 面向人机协作的视觉感知系统 |
| 1.2.2 面向人机协作的机器人运动规划问题 |
| 1.3 物体位姿估计方法研究现状 |
| 1.3.1 图像语义分割技术 |
| 1.3.2 基于点云配准的位姿估计技术 |
| 1.4 运动规划方法研究现状 |
| 1.4.1 作业环境建模 |
| 1.4.2 静态非结构化环境运动规划 |
| 1.4.3 动态非结构化环境运动规划 |
| 1.5 论文研究内容和结构安排 |
| 第二章 基于语义分割与点云配准的物体位姿估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 位姿估计方法研究 |
| 2.2.1 基于改进FCN的语义分割方法 |
| 2.2.2 基于点云配准的位姿估计方法 |
| 2.3 位姿估计结果评价 |
| 2.3.1 实验场景 |
| 2.3.2 语义分割结果 |
| 2.3.3 基于运动学变换的位姿估计误差评估及结果分析 |
| 2.3.4 基于高精度相机的精度提升 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向非结构环境的机器人路径规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人构型空间的描述 |
| 3.3 经典快速扩展随机树算法基本原理 |
| 3.4 基于启发导向的改进式RRT算法及仿真验证 |
| 3.4.1 启发导向式RRT算法 |
| 3.4.2 仿真验证 |
| 3.5 杂乱工件智能分拣实验 |
| 3.5.1 实验平台 |
| 3.5.2 实验流程 |
| 3.5.3 分拣实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多视觉感知的机器人在线轨迹规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多视觉信息融合的机器人工作环境建模 |
| 4.2.1 机器人工作环境建模 |
| 4.2.2 在线更新及融合 |
| 4.2.3 障碍物距离及其速度计算 |
| 4.3 基于反应式控制的在线轨迹规划 |
| 4.3.1 基于改进势场法的在线轨迹规划算法 |
| 4.3.2 基于相对位置及速度的轨迹避障策略 |
| 4.4 在线避障轨迹规划实验 |
| 4.4.1 实验平台 |
| 4.4.2 实验参数设置 |
| 4.4.3 动态避障实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于改进式动态路图法的机器人在线路径重规划 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态路图法概述 |
| 5.3 改进式动态路图法算法离线建图 |
| 5.3.1 基于运动基元法的路图节点生成方法 |
| 5.3.2 基于层级结构法的数据压缩方法 |
| 5.3.3 面向完备性的碰撞映射路图 |
| 5.4 在线路径规划阶段 |
| 5.5 静态环境实验 |
| 5.6 在线运动路径重规划实验 |
| 5.6.1 实验流程 |
| 5.6.2 在线路径重规划实验及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 面向人机协同作业的综合实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于人机协作的复杂作业工艺分析 |
| 6.3 基于人机协作的复杂作业综合实验 |
| 6.3.1 工件分拣及位姿估计精度验证实验 |
| 6.3.2 运动规划实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论着、论文 |
| 致谢 |
（7）可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 可重构柔性连接跨面攀爬机器人总体设计方案 |
| 2.1 机器人设计要求 |
| 2.2 基本方案 |
| 2.3 机器人设计分析 |
| 2.4 机器人本体设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 机器人重构运动研究 |
| 3.1 机器人重构运动方案设计 |
| 3.2 机器人重构运动感知设计 |
| 3.3 机器人重构运动控制 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 机器人平面运动和跨壁面运动研究 |
| 4.1 机器人直行运动 |
| 4.2 机器人转弯运动 |
| 4.3 机器人跨壁面运动 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 机器人性能实验研究 |
| 5.1 重构运动实验 |
| 5.2 平面运动实验 |
| 5.3 跨壁面运动实验 |
| 5.4 桁架结构机器人运动综合实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）一种桥梁墩塔健康检测机器人系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 爬壁机器人的国内外研究现状 |
| 1.2.1 真空负压吸附式爬壁机器人 |
| 1.2.2 磁吸附式爬壁机器人 |
| 1.2.3 仿生爬壁机器人 |
| 1.2.4 其它类型爬壁机器人 |
| 1.3 爬壁机器人研究现状分析 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 机器人总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人的设计目标 |
| 2.3 机器人总体方案分析 |
| 2.3.1 吸附方式选择 |
| 2.3.2 爬行方式选择 |
| 2.3.3 动力源选择 |
| 2.3.4 能源供给选择 |
| 2.4 机器人总体方案设计 |
| 2.5 吸附方案设计 |
| 2.5.1 吸附装置的电机选型 |
| 2.5.2 螺旋桨简介 |
| 2.6 爬行方案设计 |
| 2.7 压力检测方案设计 |
| 2.7.1 力敏传感器选型 |
| 2.7.2 测量电路和应变结构设计 |
| 2.8 本章小总 |
| 第三章 机器人力学分析和姿态解析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人运动学建模 |
| 3.3 机器人静力学分析 |
| 3.4 机器人动力学分析 |
| 3.4.1 机器人直行状态下动力学分析 |
| 3.4.2 机器人转向状态下动力学分析 |
| 3.5 机器人机体姿态解析 |
| 3.5.1 欧拉角推导姿态变换矩阵 |
| 3.5.2 四元数推导姿态变换矩阵 |
| 3.5.3 利用四元数解析姿态 |
| 3.5.4 依据机体姿态求壁面倾角 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 机器人虚拟样机仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SolidWorks Motion仿真环境简介 |
| 4.3 机器人虚拟样机建模 |
| 4.3.1 机器人几何模型的建立 |
| 4.3.2 机器人虚拟样机约束和作用力的添加 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 虚拟样机爬行时吸附力的临界值 |
| 4.4.2 虚拟样机在垂直壁面上的运动仿真 |
| 4.4.3 虚拟样机在倾角为α=130o壁面上的运动仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 机器人控制系统硬件电路设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 硬件系统设计 |
| 5.2.1 硬件系统总体设计 |
| 5.2.2 硬件设计具体要求 |
| 5.3 主控芯片硬件电路设计 |
| 5.3.1 主控芯片简介 |
| 5.3.2 主控芯片电路设计 |
| 5.4 六轴传感器硬件电路设计 |
| 5.4.1 MPU6500 芯片简介 |
| 5.4.2 MPU6500 芯片电路设计 |
| 5.5 压力传感器电路设计 |
| 5.6 直流电机驱动电路设计 |
| 5.7 无线遥控介绍 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 机器人控制系统软件设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 六轴传感器工作原理介绍 |
| 6.2.1 三轴加速度计的角度测量原理 |
| 6.2.2 陀螺仪传感器的角度测量原理 |
| 6.3 互补滤波算法介绍 |
| 6.4 模糊PID控制器设计 |
| 6.4.1 模糊控制原理 |
| 6.4.2 PID控制简介 |
| 6.4.3 模糊PID控制器的结构 |
| 6.4.4 模糊控制器的实现 |
| 6.5 模糊PID控制器Simulink仿真 |
| 6.5.1 建立数学模型 |
| 6.5.2 在Simulink中创建模糊PID控制器 |
| 6.5.3 确定仿真参数并创建仿真模型 |
| 6.5.4 仿真结果分析 |
| 6.6 控制系统软件设计 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 样机实验研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 样机组装 |
| 7.3 样机吸附力实验 |
| 7.4 样机传感器实验 |
| 7.5 样机爬行实验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（9）润麦仓清扫机器人的结构设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 爬壁机器人研究现状 |
| 1.2.1 国外爬壁机器人研究现状分析 |
| 1.2.2 国内爬壁机器人研究现状分析 |
| 1.4 本文研究内容及安排 |
| 2 清扫机器人吸附与运动方式的设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 吸附方案的选择 |
| 2.2.1 永磁吸附材料的选择 |
| 2.2.2 静磁场力理论分析 |
| 2.3 运动方式的研究 |
| 2.4 本体结构的设计 |
| 2.5 机器人的理论模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 机器人典型工况下的吸附特性分析 |
| 3.0 引言 |
| 3.1 一般竖直状态受力分析 |
| 3.1.1 竖直壁面不法向脱离分析 |
| 3.1.2 不下滑时受力分析 |
| 3.1.3 不下滚时受力分析 |
| 3.1.4 竖直面不滑转力分析 |
| 3.2 清扫机器人在A面时的稳定性分析 |
| 3.2.1 磁轮不脱离壁面分析 |
| 3.2.2 磁轮不滑转受力分析 |
| 3.3 清扫机器人壁面过渡时的受力分析 |
| 3.3.1 第一种过渡分析 |
| 3.3.2 第二种过渡分析 |
| 3.3.3 第三种过渡分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 磁吸附单元特性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 磁轮的磁路和结构设计 |
| 4.2.1 磁环和磁块的磁力理论分析 |
| 4.3 磁吸附单元的磁力仿真分析 |
| 4.3.1 单个磁环有限元分析 |
| 4.3.2 四个磁环整体系统分析 |
| 4.3.3 翻转板上磁吸附单元有限元分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 清扫机器人的运动学和动力学分析 |
| 5.0 引言 |
| 5.1 清扫机器人的运动学分析 |
| 5.1.2 运动学建模 |
| 5.1.3 基于Simulink的运动学仿真 |
| 5.1.4 仿真结果分析 |
| 5.2 清扫机器人的动力学分析 |
| 5.2.1 仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及成果 |
（10）垂直攀爬机器人设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 垂直攀爬机器人研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 垂直攀爬机器人总体方案设计 |
| 2.1 设计目标 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.2.1 吸附方式选择 |
| 2.2.2 移动方式选择 |
| 2.2.3 驱动系统选择 |
| 2.2.4 控制系统方案选取 |
| 2.3 翻转机构运动学分析 |
| 2.3.1 运动学模型参数 |
| 2.3.2 翻转机构运动学正解 |
| 2.3.3 翻转机构运动学逆解 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 垂直攀爬机器人机械结构设计 |
| 3.1 机器人机械结构 |
| 3.1.1 内层结构设计 |
| 3.1.2 外层结构设计 |
| 3.1.3 越障机构设计 |
| 3.2 机器人零件主要参数 |
| 3.2.1 真空吸盘选型 |
| 3.2.2 气缸选型 |
| 3.2.3 电磁阀选型 |
| 3.2.4 微型真空泵选型 |
| 3.2.5 电机选型 |
| 3.2.6 滚珠丝杠选型 |
| 3.3 机器人单体转向运动 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 垂直攀爬机器人虚拟仿真及有限元分析 |
| 4.1 创建虚拟样机模型 |
| 4.2 仿真及结果分析 |
| 4.3 机器人减重优化分析 |
| 4.4 静力学分析 |
| 4.4.1 建立几何模型 |
| 4.4.2 定义模型材料属性及网格划分 |
| 4.4.3 添加约束和载荷并求解 |
| 4.5 模态分析 |
| 4.6 设计目标与仿真结果对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 垂直攀爬机器人控制系统设计 |
| 5.1 控制系统概述 |
| 5.2 控制系统硬件设计 |
| 5.2.1 主控芯片最小系统设计 |
| 5.2.2 电源电路设计 |
| 5.2.3 舵机控制模块 |
| 5.2.4 步进电机驱动模块 |
| 5.2.5 继电器模块 |
| 5.3 控制系统软件设计 |
| 5.3.1 主程序设计 |
| 5.3.2 机器人驱动函数设计 |
| 5.3.3 超声波测距传感器检测函数设计 |
| 5.3.4 红外遥控器函数设计 |
| 5.4 控制系统硬件和软件调试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 企业导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
四、一种新型双吸盘机器人模型及控制系统的研究（论文参考文献）
- [1]面向复合材料J字型加强筋的自动化成型工艺设计[D]. 王强. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]基于视觉的工业机器人装配生产线的研究[D]. 韩浩. 天津职业技术师范大学, 2021(06)
- [3]基于数字孪生的机械加工智能生产线研究[D]. 赵丹丹. 天津职业技术师范大学, 2021(06)
- [4]汽车玻璃涂胶装配的工业机器人实训教学系统设计与实施[D]. 翟慧. 武汉工程大学, 2020(01)
- [5]具有壁面过渡功能的爬壁机器人控制系统研究[D]. 孙烨. 南京林业大学, 2020
- [6]面向人机协作的机器人视觉感知与运动规划方法研究[D]. 许辉. 苏州大学, 2020
- [7]可重构柔性连接跨壁面攀爬机器人[D]. 高侨. 中国矿业大学, 2020(01)
- [8]一种桥梁墩塔健康检测机器人系统研究与设计[D]. 范崇远. 重庆交通大学, 2020(01)
- [9]润麦仓清扫机器人的结构设计与研究[D]. 杨雷. 河南工业大学, 2020(01)
- [10]垂直攀爬机器人设计与研究[D]. 彭上乾. 华北理工大学, 2020(02)