移动机器人数字孪生工程实践

绪论(1)0.1工业数字孪生简介(1)0.1.1数字孪生的概念(1)0.1.2数字孪生的技术特征(1)0.2工业数字孪生的应用场景(2)0.2.1数字化设计(2)0.2.2数字孪生机床(4)0.2.3智慧工厂(5)0.2.4智能运维(6)第1章移动机器人本体模型构建(8)1.1移动机器人数学模型构建(9)1.1.1移动机器人预备知识(9)1.1.2移动机器人运动学模型构建(10)1.1.3移动机器人动力学模型构建(11)1.2移动机器人数字孪生模型构建(12)1.2.1数字孪生模型构建准备工作(12)1.2.2移动机器人几何模型构建(14)1.2.3移动机器人物理模型构建(18)1.2.4移动机器人孪生测试平台构建(22)1.3移动机器人孪生数据处理(27)1.3.1认识MySQL(27)1.3.2准备工作(27)1.3.3Unity与MySQL通信构建(31)1.4移动机器人孪生模型实机通信(35)1.4.1TCP原理(35)1.4.2Qt基本知识(36)1.4.3基于Qt的TCP通信准备工作(37)第2章移动机器人规划控制算法优化服务框架(46)2.1轨迹规划算法优化服务模块(46)2.1.1规划模块UI面板设计及初始准备(46)2.1.2规划模式脚本设计(48)2.1.3规划模块运行(51)2.2轨迹平滑优化模块(53)2.2.1轨迹优化模块UI面板设计及初始准备(53)2.2.2轨迹优化模块脚本设计(54)2.2.3轨迹优化模块运行(57)2.3轨迹跟踪控制算法优化与数据存储模块(57)2.3.1控制模块UI面板设计(57)2.3.2控制模块脚本设计(58)2.3.3场景复位脚本设计(64)2.4虚实联动通信模块(65)2.4.1环境配置(65)2.4.2在Qt中构建TCP客户端(67)2.4.3Qt连接MySQL数据库(70)2.4.4代码及通信效果展示(74)第3章移动机器人规划算法工程实践(87)3.1Dijkstra算法(87)3.1.1Dijkstra算法基本原理(87)3.1.2Dijkstra算法实例(89)3.2A*算法(95)3.2.1A*算法基本原理(95)3.2.2A*算法实例(96)3.3RRT算法(102)3.3.1RRT算法基本原理(102)3.3.2RRT算法实例(104)3.4遗传算法(107)3.4.1遗传算法基本原理(107)3.4.2遗传算法实例(108)3.5动态窗口算法(116)3.5.1动态窗口算法基本原理(116)3.5.2动态窗口算法实例(118)3.6人工势场算法(127)3.6.1人工势场算法基本原理(127)3.6.2人工势场算法实例(129)第4章移动机器人控制算法工程实践(136)4.1PID控制算法(136)4.1.1基本原理(136)4.1.2算法实例(137)4.2滑模控制算法(141)4.2.1基本原理(141)4.2.2算法案例(143)4.3模糊控制算法(146)4.3.1基本原理(146)4.3.2算法案例(148)4.4模型预测控制算法(148)4.4.1基本原理(148)4.4.2算法案例(150)4.5迭代学习控制算法(154)4.5.1基本原理(154)4.5.2算法案例(156)第5章移动机器人柔性生产线工程实践(160)5.1柔性生产线预备知识(160)5.1.1传统自动化生产线建设模式(160)5.1.2智能柔性自动化生产线建设模式(160)5.1.3基于数字孪生技术的智能生产模式(161)5.2柔性生产线仿真系统架构(161)5.2.1物理层(162)5.2.2孪生数据层(162)5.2.3虚拟层(162)5.3移动机械臂作业系统数字孪生模型(163)5.3.1机械臂行为模型完善(163)5.3.2机械臂控制脚本测试(181)5.3.3移动机器人规则模型补充(183)5.4柔性生产线仿真系统构建(185)5.4.1生产线组成单元分类(185)5.4.2虚拟生产线构建(186)5.4.3仿真实例(187)参考文献(189)