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空间机器人运动控制方法
  • 郭琦,洪炳镕编著 著
  • 出版社: 北京:中国宇航出版社
  • ISBN:9787802188907
  • 出版时间:2010
  • 标注页数:156页
  • 文件大小:10MB
  • 文件页数:168页
  • 主题词:机器人-运动控制

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图书目录

第1章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 自由飞行空间机器人概述 1

1.2.1 自由飞行空间机器的概念 1

1.2.2 空间机器人的分类 2

1.2.3 空间机器人的发展过程 4

1.2.4 空间机器人的研究类别 4

1.3 空间机器人研究现状 5

1.3.1 我国空间机器人研究现状 5

1.3.2 国外空间机器人研究现状 6

1.4 空间机器人运动控制及姿态控制研究 11

1.4.1 建模方法 11

1.4.2 运动控制 13

1.4.3 姿态控制 15

第2章 双臂n自由度空间机器人广义雅可比矩阵推导 19

2.1 引言 19

2.2 模型及参数定义 21

2.3 运动学方程及广义雅可比矩阵的推导 23

2.4 姿态受限广义雅可比矩阵的推导 35

2.5 双臂3自由度空间机器人运动控制的计算机仿真 36

2.6 DFFSR的运动特性 39

2.6.1 姿态干扰特性 39

2.6.2 冗余特性 40

2.6.3 非完整性 40

2.7 DFFSR的工作空间及其划分 41

2.7.1 工作空间 41

2.7.2 工作空间划分 44

2.7.3 连杆质量对工作空间的影响 45

第3章 基于再生核理论的n自由度DFFSR姿态控制 47

3.1 引言 47

3.2 DFFSR姿态控制因素 48

3.3 再生核理论 48

3.3.1 定义 48

3.3.2 基本性质 49

3.3.3 再生核的表示 50

3.3.4 H(R)的再生核 50

3.3.5 标准正交基 51

3.3.6 函数的逼近 51

3.4 基于再生核理论的n自由度DFFSR姿态控制 52

3.4.1 姿态控制 52

3.4.2 算法步骤 54

3.5 基于再生核理论的DFFSR姿态控制仿真 55

3.5.1 仿真目的 55

3.5.2 仿真实验 55

3.6 与其他姿态控制算法的比较 58

第4章 基于受限最小干扰图的DFFSR姿态控制 60

4.1 干扰图与增强干扰图 60

4.1.1 干扰图 60

4.1.2 增强干扰图 61

4.2 姿态干扰的计算及受限最小干扰图 63

4.2.1 姿态干扰的计算 63

4.2.2 最小干扰图 67

4.2.3 RMDM图与EDM图的比较 69

4.3 基于RMDM的姿态控制算法及计算机仿真 71

4.3.1 零姿态干扰的计算 71

4.3.2 基于RMDM的姿态控制算法 72

4.3.3 计算机仿真及实验结果的比较 75

第5章 DFFSR在浮游状态下捕捉目标的路径规划算法 78

5.1 引言 78

5.2 DFFSR捕捉静态目标的路径规划算法 78

5.2.1 捕捉策略 79

5.2.2 捕捉静态目标路径规划算法 80

5.2.3 计算机仿真 84

5.3 DFFSR捕捉运动目标的路径规划算法 85

5.3.1 捕捉策略 85

5.3.2 捕捉运动目标路径规划算法 86

5.3.3 计算机仿真 88

5.4 DFFSR避免碰撞路径规划算法 88

5.4.1 双向双启发函数 89

5.4.2 避免碰撞路径规划算法 90

5.4.3 计算机仿真 92

第6章 DFFSR回收失效卫星的任务规划 93

6.1 引言 93

6.2 回收失效卫星的任务规划 93

6.2.1 基于层次结构的任务规划 93

6.2.2 回收失效卫星的任务规划 96

6.3 DFFSR回收静态失效卫星的任务规划 97

6.3.1 任务规划算法 97

6.3.2 计算机仿真 103

6.4 DFFSR回收运动失效卫星的任务规划 104

6.4.1 任务规划算法 104

6.4.2 计算机仿真 108

6.5 带有姿态控制的任务规划 110

6.5.1 带有姿态控制的任务规划 110

6.5.2 计算机仿真 111

第7章 基于再生核理论实现多FFSR协调控制 113

7.1 引言 113

7.2 基于再生核理论实现多FFSR协调操作动力学控制 113

7.2.1 几何模型 113

7.2.2 FFSR协调操作动力学方程 113

7.2.3 基于RKT实现动力学控制 115

7.2.4 与其他算法的比较 117

7.3 基于再生核理论实现两个单臂FFSR协调控制仿真 118

7.3.1 仿真目的 118

7.3.2 仿真实验 119

第8章 空间机器人的参数辨识 124

8.1 引言 124

8.2 前馈神经网络的逼近能力和学习算法 124

8.2.1 多层前馈神经网络的逼近能力 124

8.2.2 多层前馈神经网络的学习算法 125

8.3 非线性同伦综合学习算法 126

8.3.1 同伦BP学习算法 126

8.3.2 非线性同伦BP学习算法 127

8.3.3 非线性同伦综合学习算法 129

8.3.4 各种算法的性能比较 130

8.4 自由飞行空间机器人参数辨识 132

8.4.1 基于神经网络的参数辨识算法 132

8.4.2 计算机仿真 134

第9章 基于Vega的DFFSR三维视景仿真系统的实现 137

9.1 引言 137

9.2 仿真系统建模 140

9.2.1 几何模型 140

9.2.2 三维实体建模 141

9.3 基于Vega的仿真系统 142

9.3.1 仿真系统的开发环境 142

9.3.2 仿真系统的结构简介 143

9.3.3 仿真系统的实现方法 144

9.4 基于Vega的仿真系统实现 145

9.4.1 DFFSR捕捉静止目标的仿真 145

9.4.2 DFFSR捕捉运动目标的仿真 145

9.4.3 DFFSR变轨运动的仿真 147

参考文献 149

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