水下助推机器人的人体运动意图感知方法研究

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水下助推机器人的人体运动意图感知方法研究

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水下助推机器人的人体运动意图感知方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-21页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究历史与现状	第11-19页
1.2.1 国内外外骨骼机器人研究历史与现状	第11-15页
1.2.2 外骨骼机器人感知方法研究现状	第15-19页
1.3 本文研究目的与主要研究内容	第19页
1.4 本论文的结构安排	第19-21页
第二章水下运动数据采集与感知系统设计	第21-40页
2.1 人体水下运动规律分析	第21-26页
2.1.1 下肢摆动规律分析	第21-23页
2.1.2 下肢关节运动规律分析	第23-26页
2.2 运动数据采集与处理平台设计	第26-34页
2.2.1 运动数据采集与处理平台电路设计	第27-31页
2.2.2 传感器布局及选型	第31-34页
2.3 水下运动数据采集实验	第34-38页
2.3.1 采集实验方案设计	第34-35页
2.3.2 采集实验结果及分析	第35-38页
2.4 水下助推机器人感知系统设计	第38-39页
2.5 本章小结	第39-40页
第三章水下运动意图识别算法研究	第40-59页
3.1 运动状态与下肢摆动子相划分	第40-41页
3.1.1 水下运动状态划分	第40页
3.1.2 下肢摆动子相划分	第40-41页
3.2 基于阈值判别的水下运动状态识别方法	第41-43页
3.3 多维时序运动数据预处理	第43-44页
3.4 基于小波变换的运动数据的特征提取	第44-48页
3.4.1 小波包变换	第44-46页
3.4.2 惯性数据基于小波包分解进行特征提取	第46-48页
3.5 基于支持向量机的下肢摆动子相位识别	第48-58页
3.5.1 支持向量机基本原理	第48-52页
3.5.2 基于支持向量机下肢运动子相识别算法设计	第52-54页
3.5.3 实验验证与结果分析	第54-58页
3.6 本章小结	第58-59页
第四章水下运动意图预测算法研究	第59-86页
4.1 基于变增益卡尔曼的下肢关节角度解算	第59-64页
4.1.1 卡尔曼算法理论	第59-61页
4.1.2 改进的卡尔曼姿态角解算	第61-62页
4.1.3 下肢关节角度解算	第62-64页
4.2 基于SVR模型的下肢关节角度预测算法研究	第64-70页
4.2.1 支持向量回归(SVR)模型	第64-65页
4.2.2 SVR预测过程	第61-66页
4.2.3 基于SVR模型的下肢关节角度预测	第66-70页
4.3 基于ARIMA的下肢关节角度预测算法研究	第70-77页
4.3.1 移动平均自回归(ARIMA)模型	第70页
4.3.2 基于ARIMA的下肢关节角度预测	第70-77页
4.4 基于融合模型的下肢关节角度预测算法研究	第77-85页
4.4.1 下肢关节角度融合预测模型设计	第77-82页
4.4.2 实验验证与结果分析	第82-85页
4.5 本章小结	第85-86页
第五章全文总结与展望	第86-88页
5.1 全文总结	第86-87页
5.2 后续工作展望	第87-88页
致谢	第88-89页
参考文献	第89-92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。

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