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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--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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视觉地形分类和四足机器人步态规划方法研究与应用
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1847458,这篇论文共157
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