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视觉地形分类和四足机器人步态规划方法研究与应用 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-13页 | ABSTRACT | 第13-16页 | 縮略词注释表 | 第16-17页 | 第一章 绪论 | 第17-37页 | ·论文选题背景及研究意义 | 第17-18页 | ·四足仿生机器人研究现状 | 第18-27页 | ·国外研究现状 | 第19-23页 | ·国内研究现状 | 第23-25页 | ·四足机器人发展趋势 | 第25-27页 | ·机器人地形分类研究现状 | 第27-30页 | ·基于传感器信息的地形分类方法 | 第28-29页 | ·基于视觉的地形分类方法 | 第29-30页 | ·四足机器人步态规划研究现状 | 第30-33页 | ·静步态规划 | 第31页 | ·动步态规划 | 第31-33页 | ·论文主要研究内容及创新点 | 第33-34页 | ·论文的研究思路 | 第33页 | ·论文的主要工作与创新点 | 第33-34页 | ·论文结构安排 | 第34-37页 | 第二章 基于视觉图像的地形分类方法 | 第37-69页 | ·引言 | 第37-38页 | ·视觉地形特征提取方法 | 第38-41页 | ·特征提取的滤波器组方法 | 第38-40页 | ·纹理词典的生成方法 | 第40页 | ·空间金字塔匹配方法 | 第40-41页 | ·快速神经网络学习算法 | 第41-46页 | ·ELM学习算法 | 第42-44页 | ·不同图像分类方法的性能比较 | 第44-46页 | ·ELM改进学习算法 | 第46-62页 | ·ELM-RBF改进学习算法 | 第46-52页 | ·TAF-ELM学习算法 | 第52-62页 | ·神经网络学习算法在视觉地形分类中的应用 | 第62-66页 | ·TAF-ELM学习算法在地形分类中的应用 | 第63-66页 | ·地形分类结果对四足机器人的影响 | 第66页 | ·本章小结 | 第66-69页 | 第三章 四足机器人腿结构设计与运动学分析 | 第69-85页 | ·引言 | 第69页 | ·四足机器人结构仿生设计 | 第69-74页 | ·四足机器人运动学 | 第74-84页 | ·正运动学分析 | 第75-78页 | ·入地角度对机器人性能的影响 | 第78-80页 | ·逆运动学分析 | 第80-84页 | ·本章小结 | 第84-85页 | 第四章 基于模型的四足机器人步态规划方法 | 第85-99页 | ·引言 | 第85页 | ·基本步态规划方法 | 第85-87页 | ·动步态规划方法 | 第87-90页 | ·四足机器人运动学方程验证 | 第90-95页 | ·16自由度四足机器人仿真验证 | 第90-93页 | ·12自由度四足机器人实验验证 | 第93-95页 | ·入地角度对机器人运动性能影响的仿真研究 | 第95-97页 | ·本章小结 | 第97-99页 | 第五章 基于生物仿生的四足机器人步态规划方法 | 第99-121页 | ·引言 | 第99-100页 | ·CPG振荡器模型 | 第100-103页 | ·Matsuoka振荡器 | 第100-101页 | ·Hopf振荡器 | 第101-102页 | ·其它神经振荡器 | 第102-103页 | ·基于CPG控制器的步态规划方法 | 第103-119页 | ·Wilson-Cowan神经振荡器 | 第103-108页 | ·CPG控制器参数研究 | 第108-112页 | ·四足机器人典型步态的生成 | 第112-116页 | ·四足机器人的步态变换 | 第116-119页 | ·本章小结 | 第119-121页 | 第六章 总结与展望 | 第121-125页 | ·总结 | 第121-122页 | ·展望 | 第122-125页 | 参考文献 | 第125-139页 | 致谢 | 第139-140页 | 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第140-141页 | 发明专利及软件著作权 | 第141页 | 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第141页 | 攻读博士学位期间获得的奖励 | 第141-142页 | 附录 | 第142-157页 | 学位论文评闽及答辩情况表 | 第157页 |
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