第1章　緒論 001
1.1　工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)參數(shù)標(biāo)定 003
1.1.1　工業(yè)機(jī)器人末端位姿測量 003
1.1.2　工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)參數(shù)辨識 006
1.1.3　工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)參數(shù)補(bǔ)償 007
1.2　機(jī)器人控制參數(shù)智能優(yōu)化 008
1.3　本書主要內(nèi)容 009

第2章　面向工業(yè)機(jī)器人參數(shù)優(yōu)化的典型智能計(jì)算 012
2.1　性能指標(biāo)及約束條件 012
2.2　深度優(yōu)先搜索算法 015
2.3　粒子群優(yōu)化算法 016
2.3.1　速度及位置更新公式 016
2.3.2　參數(shù)設(shè)定規(guī)則 016
2.4　差分進(jìn)化算法 018
2.5　蝙蝠算法 020
2.6　模糊計(jì)算 021
2.6.1　模糊系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu) 021
2.6.2　Mamdani 型模糊計(jì)算 023

第3章　基于粒子群算法的機(jī)器人末端測量儀器參數(shù)標(biāo)定 024
3.1　概述 024
3.2　基于粒子群算法的R-test 結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定方法 025
3.2.1　R-test 的結(jié)構(gòu)參數(shù)傳統(tǒng)標(biāo)定方法 025
3.2.2　基于正交位移的R-test 026
3.2.3　基于粒子群算法的R-test 非冗余結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定方法 030
3.2.4　R-test 測量工業(yè)機(jī)器人精度 033
3.3　傳感器測量球面誤差的測量方法及實(shí)驗(yàn)研究 034
3.3.1　基于基準(zhǔn)點(diǎn)標(biāo)定的傳感器測量球面誤差的測量方法 035
3.3.2　激光位移傳感器測量球面實(shí)驗(yàn) 038
3.4　基于R-test 的球心三維位移測量方法實(shí)驗(yàn) 042
3.4.1　基于粒子群算法的R-test 結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定方法實(shí)驗(yàn) 043
3.4.2　R-test 測量工業(yè)機(jī)器人精度實(shí)驗(yàn) 047

第4章　基于LSM-PSO 算法的機(jī)器人運(yùn)動學(xué)參數(shù)標(biāo)定 051
4.1　概述 051
4.2　工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)正解和反解模型 051
4.2.1　經(jīng)典DH 法則 051
4.2.2　垂直六關(guān)節(jié)型工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)正解和反解模型 052
4.3　工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)參數(shù)誤差模型 058
4.3.1　單個(gè)連桿誤差參數(shù)模型 058
4.3.2　串聯(lián)運(yùn)動鏈的運(yùn)動學(xué)誤差參數(shù)模型 060
4.4　基于LSM-PSO 的位置誤差模型辨識算法 063
4.4.1　基于手眼位姿參數(shù)分離的位置誤差辨識模型 063
4.4.2　基于LSM-PSO 的分步辨識算法 065
4.4.3　仿真結(jié)果分析 067

第5章　基于約束蝙蝠算法的機(jī)器人控制參數(shù)離線優(yōu)化 069
5.1　概述 069
5.2　機(jī)器人控制參數(shù)離線優(yōu)化方案 069
5.3　ε 約束處理機(jī)制 071
5.4　數(shù)據(jù)驅(qū)動約束蝙蝠算法研究 072
5.4.1　數(shù)據(jù)驅(qū)動約束蝙蝠算法的框架 072
5.4.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動約束蝙蝠算法的關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì) 074
5.4.3　收斂性驗(yàn)證 078
5.5　數(shù)據(jù)驅(qū)動約束蝙蝠算法的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn) 081
5.5.1　提議的GDFS 策略的有效性 081
5.5.2　基于CEC2017 基準(zhǔn)約束函數(shù)的實(shí)驗(yàn) 081

第6章　基于模糊計(jì)算的機(jī)器人控制參數(shù)在線優(yōu)化 089
6.1　概述 089
6.2　機(jī)器人控制參數(shù)在線優(yōu)化方案 090
6.2.1　永磁同步伺服驅(qū)動系統(tǒng) 090
6.2.2　模糊自適應(yīng)PI 控制方法 092
6.3　預(yù)測型模糊自適應(yīng)PI 控制結(jié)構(gòu) 093
6.3.1　改進(jìn)的預(yù)測函數(shù)控制模塊 093
6.3.2　自適應(yīng)模糊調(diào)整器 095
6.3.3　新型自抗擾PI 控制器 097
6.4　基于頻率響應(yīng)的控制參數(shù)優(yōu)化流程 098
6.4.1　基于D-分解理論的穩(wěn)定性和H∞ 魯棒性分析 099
6.4.2　基于穩(wěn)定性和H∞魯棒性條件的初始參數(shù)的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn) 102
6.5　仿真實(shí)驗(yàn) 103

第7章　工業(yè)機(jī)器人參數(shù)標(biāo)定與優(yōu)化實(shí)踐 107
7.1　工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)參數(shù)標(biāo)定實(shí)踐 107
7.1.1　誤差建模 107
7.1.2　位置測量 109
7.1.3　誤差辨識 110
7.2　工業(yè)機(jī)器人控制參數(shù)優(yōu)化實(shí)踐 113
7.2.1　系統(tǒng)描述 113
7.2.2　控制參數(shù)優(yōu)化 114
7.2.3　仿真實(shí)例 116

參考文獻(xiàn) 128