| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-35页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外自重构机器人系统及运动控制方法研究现状 | 第12-25页 |
| 1.2.1 国内外自重构机器人系统研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.2 国内外自重构机器人运动控制方法研究现状 | 第19-25页 |
| 1.3 国内外基于CPG仿生运动控制研究现状 | 第25-30页 |
| 1.3.1 中枢模式发生器的中间神经元数学模型研究现状 | 第26-29页 |
| 1.3.2 中枢模式发生器的神经网络结构研究现状 | 第29-30页 |
| 1.4 自重构机器人仿生运动控制研究中存在的关键问题 | 第30-31页 |
| 1.5 本文主要研究内容及论文结构 | 第31-34页 |
| 1.6 项目支持 | 第34-35页 |
| 第二章 自重构机器人系统单元模块及连接机构优化设计 | 第35-53页 |
| 2.1 引言 | 第35页 |
| 2.2 自重构机器人机构优化设计及运动分析 | 第35-50页 |
| 2.2.1 第一代自重构机器人 | 第35-42页 |
| 2.2.2 第二代自重构机器人 | 第42-45页 |
| 2.2.3 第三代自重构机器人 | 第45-50页 |
| 2.3 本章小结 | 第50-53页 |
| 第三章 自重构机器人联体构型拓扑表达及通信系统设计 | 第53-75页 |
| 3.1 引言 | 第53页 |
| 3.2 自重构机器人单元模块特性分析 | 第53-58页 |
| 3.3 基于图论的自重构机器人联体构型拓扑表达 | 第58-63页 |
| 3.4 基于无线射频的自重构机器人通信网络设计 | 第63-74页 |
| 3.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 自重构机器人多层CPG仿生控制模型研究 | 第75-97页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 自重构机器人多层CPG神经网络结构 | 第75-77页 |
| 4.3 多层CPG神经网络的中间神经元模型研究 | 第77-81页 |
| 4.4 多层CPG神经网络的运动神经元模型研究 | 第81-85页 |
| 4.5 自重构机器人多层CPG神经网络数学模型及耦合结构分析 | 第85-94页 |
| 4.5.1 多层CPG神经网络数学模型参数分析 | 第86-92页 |
| 4.5.2 多层CPG神经网络耦合结构分析 | 第92-94页 |
| 4.6 本章小结 | 第94-97页 |
| 第五章 自重机器人联体多模式仿生运动规划研究 | 第97-123页 |
| 5.1 引言 | 第97页 |
| 5.2 自重构机器人无足型仿生联体典型运动模式控制 | 第97-109页 |
| 5.2.1 自重构机器人I型联体仿生运动控制 | 第97-105页 |
| 5.2.2 自重构机器人O型联体仿生运动控制 | 第105-109页 |
| 5.3 自重构机器人多足型联体典型运动模式控制 | 第109-116页 |
| 5.4 自重构机器人联体衍生运动模式控制 | 第116-122页 |
| 5.4.1 自重构机器人O型联体与I型联体衍生运动模式 | 第118-120页 |
| 5.4.2 自重构机器人H型联体衍生行波运动模式 | 第120-122页 |
| 5.5 本章小结 | 第122-123页 |
| 第六章 非结构化环境中自重构机器人联体自适应运动控制 | 第123-139页 |
| 6.1 引言 | 第123页 |
| 6.2 自重构机器人仿生联体的自适应运动控制方法 | 第123-132页 |
| 6.2.1 自重构机器人H型联体碰撞反射、踏空反射和前庭反射调节机制 | 第124-129页 |
| 6.2.2 自重构机器人I型联体的自主避障机制 | 第129-132页 |
| 6.3 自重构机器人仿生联体运动模式的平稳转换机制 | 第132-138页 |
| 6.4 本章小结 | 第138-139页 |
| 第七章 结论与展望 | 第139-143页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第139-141页 |
| 7.2 论文主要创新点 | 第141页 |
| 7.3 未来研究展望 | 第141-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-155页 |
| 攻读博士学位期间科研成果及获奖情况 | 第155-158页 |
