移动机械手结构设计

移动机械手的研究日益受国内外的重视，我国在移动机械手的理论方面刚刚起步，在实践上做的更少，机器人的系统结构是决定机器人性能的关键因素之一，本文以实验室自行设计的移动机械手为研究对象，详细阐述了移动机械手（移动平台及机械手）的系统造构，性能及运动控制等。     

一种移动机械手分级协调路径规划方法

针对移动机械手的动态不均匀性及运动冗余性，参考人类完成任务时的行为，本文提出了一种分级协调路径规划法，以及一种动态加权的优化策略，对移动机械手的路径进行离线规划。在避障的前提下保证了移动机械手性能指标最优。在VCV 下通过OpenGL进行了仿真，取得了令人满意的结果。     

基于模糊神经网络的机器人逆运动学问题

针对机器人逆运动学问题，本文指出了基于模糊神经网络（FNN，Fuzzy Neural Network）的解决方案，阐述了基本设计思想和具体算法过程，给出了二自由度刚性机器人的仿真结果，以表明该方案的有效性和可行性。     

移动机械手控制研究进展

我国在移动机械手方面所作的工作相对较少，本文针对移动机械手，重点从运动规划、协调控制和多移动机械手三个方面综述了近年来的发展状况，介绍了涉及的各种问题及相应的处理方法，同时探讨了这一研究领域的发展方向和需要解决的问题。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制

针对可以分解为标称系统和不确定系统两部分的SISO非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,标称控制律用来控制标称系统,补偿控制律是基于Lyapunov稳定性理论设计的自适应神经滑模控制律,用来控制不确定系统,而神经网络用来逼近系统的不确定性。理论分析和计算机仿真都证明,本文提出的控制策略不但能解决这类系统的轨迹跟踪控制问题,而且可以保证闭环系统的渐近稳定性。