导读:本文包含了最优轨迹论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:轨迹,最优,差值,机器人,算法,机械手,时间。
最优轨迹论文文献综述写法
刘丹阳[1]（2019）在《基于轨迹特征的最优宿舍分配系统设计与实现》一文中研究指出时空位置和轨迹数据可以反映很多信息,如用户的作息时间、兴趣爱好等。将具有相似的作息时间和兴趣爱好的学生分配在一个宿舍对宿舍关系有较好的促进作用。模拟出了20位学生的20条轨迹,每条轨迹上有若干点。轨迹的属性包括时间、位置、转角个数、轨迹内序号等,然后为每个属性设置权值,从而计算轨迹间的相似度,进行最优宿舍分配规划。将轨迹数据写入xml文件中,用C#读取,实现了一个可以实现上述功能的系统。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年11期）
邵楠,闫晓东[2]（2019）在《火箭垂直回收多阶段最优轨迹规划方法》一文中研究指出针对火箭高空再入定点回收,基于凸优化方法提出一种考虑气动力和推力控制的多阶段轨迹优化方法。在气动减速段,通过控制总攻角,实现气动升力和阻力的调制。由于气动力连续变化,使用Legendre-Gauss-Radau伪谱离散方法进行离散化,利用较少的离散点实现较高的数值精度。在动力减速段,推力矢量为控制变量。由于推力调节可能出现不连续,采用等距离散方法进行离散。在此基础上,将发动机开、关机时间也作为优化变量,并考虑各种约束,构建了多阶段离散最优控制模型。使用无损凸化方法对升力约束和推力约束进行松弛,并通过逐次凸化消除由气动力、自由时间变量以及质量引入的非凸约束,最终将问题描述为序列迭代求解的二阶锥规划问题(SOCP)。通过仿真校验,经过少量的逐次凸化迭代,可快速收敛到最优解,且落点调节范围更大,燃料更省。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年10期）
赵连娟[3]（2019）在《双关节机械手最优轨迹控制算法优化》一文中研究指出在本文中,通过利用叁次样条函数差值以及差分算法进化来进行轨迹优化,使运行轨迹接近参考轨迹,并确保在运行中消耗的总能量尽量减小。并通过MATLAB仿真验证算法合理性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年20期）
鲍博,Mariano,Sans[4]（2019）在《基于最优速度轨迹控制的电动汽车续驶里程研究》一文中研究指出本文分析了最优速度轨迹控制的基本原理,建立了基于最优速度轨迹控制的联网能量管理系统的模型。基于电动汽车续驶里程的评估方法,通过试验验证了联网能量管理系统对电动汽车续驶里程的影响。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（2）》期刊2019-10-22）
李林升[5]（2019）在《基于惩罚函数法的时间最优机械臂轨迹规划》一文中研究指出基于多项式插值的机械臂轨迹规划具有阶次高、凸包性质不够好以及计算复杂特点,传统优化方法难以对其进行优化,提出了基于惩罚函数法的时间最优机械臂轨迹规划方法。该方法首先以机械臂在静态环境下点到点的运动时间最短作为优化目标,以机械臂关节的角度、角速度、角加速度作为约束参数,利用5-5-7-5次多项式对关节空间轨迹进行插值,然后运用惩罚函数法计算多项式插值时间,最后得到关节的运动角度曲线、运动速度曲线、运动加速度曲线。将该方法应用于6自由度PUMA560机器人,结果表明,相较于优化前,优化后在关节的运动角度曲线、运动速度曲线、运动加速度曲线的平顺性变化不明显的情况下,关节运行时间明显缩短了,机械臂的运行效率提高了。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2019年05期）
赵连娟[6]（2019）在《单关节机械手最优轨迹控制算法优化》一文中研究指出一般单关节机械手在运行过程中常常由于重力势能,动能转换过程不够平稳造成调速过程不平稳,轨迹运行与预期差异较大的情况,在本文中,通过利用叁次样条函数差值以及差分算法进化来进行轨迹优化,使运行轨迹接近参考轨迹,并确保在运行中消耗的总能量尽量减小。并通过MATLAB仿真验证算法合理性。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年29期）
孙平,孙桐,孙尧[7]（2019）在《考虑人机作用力的康复训练机器人各运动轴最优轨迹跟踪预测控制》一文中研究指出针对人机作用力影响康复训练机器人的跟踪性能问题,提出了一种新颖的观测器设计方法,目的是利用系统的位置输出估计人机作用力.同时,为了抑制人机作用力并避免运动中产生较大的跟踪误差而影响康复者安全,设计了非线性控制器,并得到了机器人各运动轴系统模型.进一步,结合预测控制同时约束了系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差,并实现了各运动轴的最优轨迹跟踪.通过仿真结果对比分析和实验研究,表明文中提出人机作用力观测和控制器设计方法的有效性和优越性.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年10期）
白连胜,杨建玺,王帅,刘好洁[8]（2019）在《基于DENSO机器人的地插打磨时间最优轨迹规划》一文中研究指出高档装饰用地插多采用铜或不锈钢材质,其外观要求光亮圆滑。为实现DENSO机器人在执行打磨作业过程中运动高效、平滑且连续,对比分析了匀加速匀减速、叁次多项式、五次多项式叁种插值方法,对机器人手臂末端轨迹进行任务空间轨迹规划。通过对DENSO机器人逆运动学求解,将任务空间轨迹转换到关节空间。运用MATLAB建模仿真得到机器人各关节的角位移、角速度及角加速度曲线图,结果表明用五次多项式插值法规划后的各关节角位移、角速度及角加速度曲线更加平滑且无突变,机器人运动性能优于另外两种方法。根据角加速度曲线波动范围及最大允许角加速度的限制,对各段轨迹运动时间进行了重新分配,得出在满足DENSO机器人运动平稳和物理约束的条件下所需的最短时间。最后通过整机实验与对比,实现了DENSO机器人对地插打磨作业的时间最优轨迹规划,为进一步提高机器人工作效率奠定了理论基础。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年10期）
吕鲲,陈宗元,张业明[9]（2019）在《装砖码垛机器人时间-冲击最优轨迹规划》一文中研究指出为了提高装砖码垛机器人的工作效率,同时减小振动对机器人的影响,基于叁次样条插值法,提出一种使机器人轨迹最优的规划方法,对各关节进行轨迹规划。利用权重系数法定义目标函数,以运动学和动作时间为约束条件,使码垛机器人在运行过程中其时间和冲击达到综合最优。采用遗传算法求解出最优时间序列,进一步求解出最优轨迹。研究结果表明:末端轨迹跟踪误差在合理的范围之内,该方法在装砖码垛机器人轨迹规划方面是可行的、合理的;可以为工作效率与冲击等矛盾问题到达综合最优提供一种解决方案。(本文来源于《机械工程师》期刊2019年09期）
张广玉,何玉庆,代波,谷丰,杨丽英[10]（2019）在《面向自由飞行目标捕获的四旋翼最优轨迹规划》一文中研究指出自由飞行目标物捕获作为动态任务,在其被执行的过程中,四旋翼不仅要规划出一条时间最优的追踪轨迹,而且还要根据目标物的位置反馈信息实时对轨迹进行重新规划,以实现在最短的时间内追上目标物.针对这一问题,提出了诱导时间最优MPC (model predictive control)算法用于四旋翼的轨迹规划.该算法通过宽松约束条件下时间最优轨迹的引导,利用MPC的滚动优化策略,可以在每个控制周期内用反馈信息实时求解时间最优的追踪轨迹.为了躲避追踪路径中的障碍物,本文还提出了一种用动态线性约束表示障碍物的方法,以提高障碍物约束下轨迹求解的效率.结合诱导时间最优MPC的算法,可以在线实时地求解出具有障碍物避碰能力的时间最优轨迹.仿真结果表明了本文提出算法的有效性,其高效的计算效率也能满足实际系统对算法实时性的要求.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年04期）
最优轨迹论文开题报告范文
（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：
针对火箭高空再入定点回收,基于凸优化方法提出一种考虑气动力和推力控制的多阶段轨迹优化方法。在气动减速段,通过控制总攻角,实现气动升力和阻力的调制。由于气动力连续变化,使用Legendre-Gauss-Radau伪谱离散方法进行离散化,利用较少的离散点实现较高的数值精度。在动力减速段,推力矢量为控制变量。由于推力调节可能出现不连续,采用等距离散方法进行离散。在此基础上,将发动机开、关机时间也作为优化变量,并考虑各种约束,构建了多阶段离散最优控制模型。使用无损凸化方法对升力约束和推力约束进行松弛,并通过逐次凸化消除由气动力、自由时间变量以及质量引入的非凸约束,最终将问题描述为序列迭代求解的二阶锥规划问题(SOCP)。通过仿真校验,经过少量的逐次凸化迭代,可快速收敛到最优解,且落点调节范围更大,燃料更省。
（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。
最优轨迹论文参考文献
[1].刘丹阳.基于轨迹特征的最优宿舍分配系统设计与实现[J].电脑编程技巧与维护.2019
[2].邵楠,闫晓东.火箭垂直回收多阶段最优轨迹规划方法[J].宇航学报.2019
[3].赵连娟.双关节机械手最优轨迹控制算法优化[J].电子技术与软件工程.2019
[4].鲍博,Mariano,Sans.基于最优速度轨迹控制的电动汽车续驶里程研究[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（2）.2019
[5].李林升.基于惩罚函数法的时间最优机械臂轨迹规划[J].机械设计与研究.2019
[6].赵连娟.单关节机械手最优轨迹控制算法优化[J].科学技术创新.2019
[7].孙平,孙桐,孙尧.考虑人机作用力的康复训练机器人各运动轴最优轨迹跟踪预测控制[J].北京理工大学学报.2019
[8].白连胜,杨建玺,王帅,刘好洁.基于DENSO机器人的地插打磨时间最优轨迹规划[J].机械设计与制造.2019
[9].吕鲲,陈宗元,张业明.装砖码垛机器人时间-冲击最优轨迹规划[J].机械工程师.2019
[10].张广玉,何玉庆,代波,谷丰,杨丽英.面向自由飞行目标捕获的四旋翼最优轨迹规划[J].信息与控制.2019