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基于中枢模式发生器的仿人机器人运动规划研究

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基于中枢模式发生器的仿人机器人运动规划研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-16页
  1.1 课题来源第8页
  1.2 课题研究的目的和意义第8-9页
  1.3 仿人机器人国内外研究概况第9-15页
    1.3.1 仿人机器人国内外发展第9-11页
    1.3.2 仿人机器人路径规划的国内外研究现状第11-12页
    1.3.3 仿人机器人步态规划的国内外研究现状第12-13页
    1.3.4 CPG用于仿人机器人控制的研究现状第13-15页
  1.4 本文主要研究内容第15-16页
第2章 仿人机器人运动分析及建模第16-28页
  2.1 引言第16页
  2.2 CPG和步态的基础知识介绍第16-19页
    2.2.1 生物节律运动的生物学基础第16-17页
    2.2.2 步行相关定义第17-18页
    2.2.3 CPG信号与步态的关系第18-19页
  2.3 人类的运动分析第19-24页
    2.3.1 侧向平面的运动第20-21页
    2.3.2 横向平面的运动第21-23页
    2.3.3 前向平面的运动第23-24页
  2.4 仿人机器人运动学模型第24-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第3章 CPG网络模型的构建第28-41页
  3.1 引言第28页
  3.2 构成CPG单元的数学模型简介第28-31页
    3.2.1 二维非线性振荡器第28-29页
    3.2.2 神经网络振荡器第29-30页
    3.2.3 可输出任意形状极限环的振荡器第30-31页
  3.3 基于HOPF振荡器的CPG网络模型构建第31-33页
  3.4 CPG网络模型的构建第33-38页
    3.4.1 CPG单元的模型构建第34-35页
    3.4.2 CPG模型的特征第35-37页
    3.4.3 CPG起始特性第37-38页
  3.5 CPG网络模型的构建第38-39页
  3.6 本章小结第39-41页
第4章 基于CPG的仿人机器人稳定行走的实现第41-48页
  4.1 引言第41页
  4.2 仿人机器人躯干状态估计第41-45页
    4.2.1 状态测量系统的构成第41-42页
    4.2.2 卡尔曼滤波融合过程第42-44页
    4.2.3 卡尔曼滤波效果第44-45页
  4.3 稳定行走的实现第45-47页
  4.4 本章小结第47-48页
第5章 CPG运动控制方法的应用与实验验证第48-57页
  5.1 引言第48页
  5.2 仿真实验第48-54页
    5.2.1 不同步态第48-49页
    5.2.2 斜坡实验第49-50页
    5.2.3 与基于采样的路径规划算法相结合第50-54页
  5.3 CPG实体实验第54-56页
    5.3.1 CPG参数与步态之间的关系第54-56页
    5.3.2 适应性行走实验第56页
  5.4 本章小结第56-57页
结论第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第62-63页
附录第63-71页
A.直步时腿部关节运动曲线第63-65页
B.侧步时腿部关节运动曲线第65-67页
C.旋步时腿部关节运动曲线第67-71页
致谢第71页

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