共融系统下管道疏通机器人设计与多模态感知研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析和发展趋势 | 第11-16页 |
| 1.2.1 管道机器人机构学研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 管道机器人感知与控制技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文所要解决的问题及研究方法 | 第16-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 人-机-环境共融疏通系统研究 | 第19-38页 |
| 2.1 人-机-环境共融系统组成 | 第19-20页 |
| 2.2 “人-机-环境共融”系统组织形式 | 第20-23页 |
| 2.3 “人-机-环境共融”系统软件框架 | 第23-24页 |
| 2.4 人-机共融平台设计 | 第24-25页 |
| 2.5 机-环境共融系统检测非结构化环境 | 第25-26页 |
| 2.6 机-机共融平台设计 | 第26-28页 |
| 2.7 智能决策算法 | 第28-30页 |
| 2.8 人-机-环境共融系统仿真验证 | 第30-35页 |
| 2.9 人-机-环境共融排堵体系 | 第35-37页 |
| 2.10 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 管道疏通机器人方案研究 | 第38-50页 |
| 3.1 管道疏通机器人工作原理设计 | 第38页 |
| 3.2 管道疏通机器人行走方案的选择 | 第38-39页 |
| 3.3 管道疏通机器人模块化设计 | 第39-44页 |
| 3.3.1 自适应机构总体设计 | 第40-41页 |
| 3.3.2 自适应机构的力学特性 | 第41-43页 |
| 3.3.3 自适应机构上的车轮运动学分析 | 第43-44页 |
| 3.4 管道疏通机器人联合仿真实验 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于生物智能的多模态感知模型 | 第50-67页 |
| 4.1 神经元多感知信息整合特点 | 第50-51页 |
| 4.2 管道疏通机器人多模态感知模型 | 第51-53页 |
| 4.3 多模态感知系统 | 第53-63页 |
| 4.3.1 多模态感知系统模型 | 第53页 |
| 4.3.2 视觉感知系统设计 | 第53-56页 |
| 4.3.3 接近觉感知系统设计 | 第56-58页 |
| 4.3.4 触觉感知系统设计 | 第58-63页 |
| 4.4 仿真实验 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第73页 |
