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基于深度强化学习的水下机械臂抓取研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-28页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-24页
        1.2.1 水下机械臂研究现状第15-17页
        1.2.2 水下机械臂自主作业研究现状第17-20页
        1.2.3 基于深度强化学习的机械臂抓取研究现状第20-24页
    1.3 研究内容第24-25页
    1.4 论文结构安排第25-28页
第2章 水下自主作业系统第28-46页
    2.1 硬件平台第28-42页
        2.1.1 七功能水下液压机械臂第29-32页
        2.1.2 水下液压机械臂运动学分析第32-36页
        2.1.3 水下机械臂工作空间分析第36-37页
        2.1.4 水下液压机械臂误差分析与标定第37-41页
        2.1.5 水下视觉系统标定第41-42页
    2.2 基于ROS的控制器设计第42-45页
        2.2.1 ROS基础介绍第42-43页
        2.2.2 水下机械臂控制系统组成第43-45页
    2.3 本章小结第45-46页
第3章 深度强化学习抓取算法第46-54页
    3.1 强化学习概述第46-49页
    3.2 基于PPO算法的抓取实现第49-52页
    3.3 本章小结第52-54页
第4章 水下机械臂抓取仿真实验第54-62页
    4.1 仿真环境介绍第54-58页
        4.1.1 OpenAI Gym与MuJoCo简介第54页
        4.1.2 仿真场景搭建第54-58页
    4.2 仿真实验第58-61页
    4.3 本章小结第61-62页
第5章 实验验证第62-72页
    5.1 陆地实验分析第64-67页
    5.2 水下实验分析第67-72页
第6章 工作总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72页
    6.2 展望第72-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-82页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第82页

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