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 |