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四足机器人仿生控制方法及行为进化研究

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四足机器人仿生控制方法及行为进化研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-12 页
第1章 绪论第12-31 页
  · 引言第12-13 页
  · 仿生四足机器人研究现状第13-29 页
    · 仿生的概念第13 页
    · 国外仿生四足机器人研究现状第13-27 页
    · 国内仿生四足机器人研究现状第27-29 页
  · 本文的主要研究内容第29-31 页
    · 课题来源第29 页
    · 主要研究内容第29-31 页
第2章 仿生四足机器人运动学及动力学分析第31-49 页
  · 四足机器人运动学分析第31-42 页
    · 四足动物的运动构件分析第31-34 页
    · 摆动腿的运动学分析第34-41 页
      · 摆动腿的正运动学分析第36-38 页
      · 摆动腿的逆运动学分析第38-41 页
    · 着地腿的运动学分析第41-42 页
  · 四足机器人动力学分析第42-48 页
    · 拉格朗日方程第43-44 页
    · 四足机器人单腿动力学方程第44-48 页
  · 小结第48-49 页
第3章 仿生四足机器人样机设计第49-77 页
  · 仿生四足机器人本体结构设计第49-62 页
    · 四足机器人腿机构设计第50-54 页
    · 四足机器人本体结构第54-62 页
      · 驱动方式分析第55-56 页
      · 驱动电机分析第56-57 页
      · 传动方式分析第57-58 页
      · 关键器件选型第58-62 页
  · 仿生四足机器人控制系统设计第62-66 页
    · 控制系统结构第64 页
    · 控制系统硬件构成第64-66 页
  · 仿真平台第66 页
  · 关节直流电机驱动控制第66-76 页
    · 控制原理第67-68 页
    · PID控制算法实现第68-76 页
      · 基于自适应遗传算法的神经网络参数优化第68-69 页
      · 基于BP神经网络的PID整定原理第69-70 页
      · RBF辨识网络的学习算法第70-72 页
      · 控制算法第72 页
      · 仿真实验第72-76 页
  · 小结第76-77 页
第4章 基于生物激励的四足机器人运动控制方法第77-105 页
  · 四足机器人的运动控制方法第77-79 页
    · 基于模型的方法第77 页
    · 基于行为的方法第77-78 页
    · 基于神经网络的方法第78 页
    · 基于生物激励的方法第78-79 页
  · 中枢模式振荡器第79-82 页
    · CPG的功能第79-81 页
    · CPG的优点第81-82 页
  · 具有本体感觉的CPG第82-91 页
    · 相互抑制的CPG第82-84 页
    · 具有本体感觉和动态连接机制的CPG第84-90 页
      · 生物学背景第84-86 页
      · CPG振荡单元模型第86-87 页
      · 振荡单元特性分析第87-90 页
    · 具有本体感觉的CPG第90-91 页
  · 基于CPG的四足机器人的运动控制第91-99 页
    · 四足动物的步态简介第91-92 页
    · 四足机器人的运动控制第92-99 页
      · 仿真及实验第92-94 页
      · 本体感觉实验第94-99 页
  · 基于CPG的反射控制第99-103 页
    · 姿态反射第99-101 页
    · 避障反射第101-103 页
  · 小结第103-105 页
第5章 四足机器人的行为进化第105-120 页
  · 动物的行为进化第105-107 页
    · 动物的行为分类第105-106 页
    · 动物的行为学习第106-107 页
  · 强化学习第107-111 页
    · Q学习第108-109 页
      · 更新规则第108 页
      · Q学习算法的步骤第108-109 页
      · Q学习的收敛性第109 页
    · Q学习的神经网络实现第109-111 页
  · 基于强化学习的四足机器人自主导航第111-114 页
    · 环境描述第111 页
    · 动作空间第111 页
    · 强化信号第111-112 页
    · 仿真实验第112-114 页
  · 基于遗传算法的四足机器人步行学习第114-119 页
    · 遗传算法第115-116 页
    · 四足机器人步行学习第116-119 页
      · CPG网络结构第116-117 页
      · 编码方案第117 页
      · 遗传操作第117-118 页
      · 仿真实验第118-119 页
  · 小结第119-120 页
第6章 结论与展望第120-123 页
  · 工作总结第120-121 页
  · 本文的创新点第121-122 页
  · 未来工作展望第122-123 页
参考文献第123-131 页
致谢第131-132 页
攻读博士学位期间的主要研究工作及成果第132-133页

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