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RoboCup3D仿真中双足机器人的运动规划与协作机制

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 RoboCup 的研究背景第9-10页
        1.1.1 RoboCup 的起源第9-10页
        1.1.2 RoboCup 的研究意义第10页
    1.2 研究现状第10-15页
        1.2.1 仿人机器人的研究现状第10-12页
        1.2.2 RoboCup3D 足球机器人的研究现状第12-13页
        1.2.3 RoboCup3D 足球机器人的运动规划与协作机制的研究现状第13-15页
    1.3 论文的主要工作及章节安排第15-16页
第二章 基于CMAC的仿人机器人闭环控制全向行走第16-30页
    2.1 引言第16页
    2.2 闭环控制的仿人机器人全向行走第16-23页
        2.2.1 足部规划器第17-18页
        2.2.2 基于 ZMP 预测控制的双线性倒立摆第18-19页
        2.2.3 足部轨迹第19-20页
        2.2.4 逆运动学第20-22页
        2.2.5 反馈控制第22-23页
    2.3 基于 CMAC 优化和权值修正方法第23-25页
        2.3.1 CMAC 概述第23-24页
        2.3.2 CMAC 优化与权值修正第24-25页
    2.4 仿真验证第25-29页
        2.4.1 实验一:训练前后关节变化对比验证第26-27页
        2.4.2 实验二:全向行走和步态模型验证第27-28页
        2.4.3 实验三:SimSpark 仿真全向行走对比验证第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于CMA-ES渐进积累的机器人踢球方法第30-43页
    3.1 引言第30页
    3.2 协方差自适应矩阵进化策略(CMA-ES)优化算法概述第30-32页
    3.3 基于 CMA-ES 渐进积累的机器人踢球方法第32-37页
        3.3.1 灵活踢球的积累学习第32-34页
        3.3.2 稳定踢球的积累学习第34-36页
        3.3.3 精准踢球的积累学习第36-37页
    3.4 仿真验证第37-42页
        3.4.1 实验一:踢球轨迹曲线及优化误差对比验证第37-38页
        3.4.2 实验二:优化前后踢球关节位姿对比验证第38-39页
        3.4.3 实验三:基于远踢效果对比验证第39-40页
        3.4.4 实验四:各种踢球方式下的对比验证第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于分层决策机制的多智能体协作策略第43-56页
    4.1 引言第43页
    4.2 分层决策机制概述第43-49页
        4.2.1 投票通信系统第44-45页
        4.2.2 阵型选择第45-46页
        4.2.3 角色分配函数 yr第46-47页
        4.2.4 理想的行为预测模型第47-49页
    4.3 基于分层决策的动态规划优化方法第49-50页
    4.4 仿真验证第50-55页
        4.4.1 实验一:不同比赛模式下的阵型占位第50-52页
        4.4.2 实验二:角色轮换和 IOBPM 模型验证第52-53页
        4.4.3 实验三:守门员角色轮换验证第53-55页
        4.4.4 实验四:与各球队比赛情况第55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 全文总结第56-57页
    5.2 工作展望第57-58页
参考文献第58-62页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第62-63页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第63-64页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第64-65页
附录4 攻读硕士学位期间参加比赛所获荣誉第65-66页
致谢第66页

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