| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 变结构双轮机器人的研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 自行车机器人研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.2 Segway机器人研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 本文研究方法 | 第21-22页 |
| 1.3.1 动力学分析 | 第21页 |
| 1.3.2 控制算法分析 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 变结构双轮机器人的结构分析与动力学建模 | 第23-37页 |
| 2.1 结构概述 | 第23-26页 |
| 2.1.1 变结构双轮机器人组成介绍 | 第23-25页 |
| 2.1.2 变结构双轮机器人结构分析 | 第25-26页 |
| 2.2 Bicycle模式下的动力学模型 | 第26-32页 |
| 2.2.1 坐标系建立 | 第26-27页 |
| 2.2.2 Bicycle模式下的运动分析 | 第27-29页 |
| 2.2.3 Appell方程动力学建模 | 第29-32页 |
| 2.3 Segway模式下的动力学模型 | 第32-36页 |
| 2.3.1 坐标系建立 | 第32-33页 |
| 2.3.2 Segway模式下的运动分析 | 第33-34页 |
| 2.3.3 Appell方程动力学建模 | 第34-36页 |
| 2.4 小结 | 第36-37页 |
| 第三章 变结构双轮机器人控制器设计 | 第37-60页 |
| 3.1 基于滑模控制理论的定车控制器设计 | 第37-43页 |
| 3.1.1 系统解耦 | 第37-39页 |
| 3.1.2 滑模控制器设计 | 第39-41页 |
| 3.1.3 运动仿真 | 第41-43页 |
| 3.1.4 仿真结果分析 | 第43页 |
| 3.2 基于鲁棒控制理论的圆周运动控制器设计 | 第43-48页 |
| 3.2.1 圆周运动特性分析 | 第44页 |
| 3.2.2 鲁棒控制器设计 | 第44-46页 |
| 3.2.3 运动仿真 | 第46-48页 |
| 3.2.4 仿真结果分析 | 第48页 |
| 3.3 基于滑模控制的自平衡控制器设计 | 第48-54页 |
| 3.3.1 基于滑模控制的平衡子系统控制器设计 | 第50-52页 |
| 3.3.2 基于滑模的运动子系统控制器设计 | 第52-53页 |
| 3.3.3 运动仿真 | 第53-54页 |
| 3.3.4 仿真结果分析 | 第54页 |
| 3.4 基于滑膜控制和RBF神经网络的自平衡控制器设计 | 第54-59页 |
| 3.4.1 基于串级滑模的平衡子系统控制器设计 | 第54-56页 |
| 3.4.2 基于RBF神经网络的运动子系统控制器设计 | 第56-57页 |
| 3.4.3 运动仿真 | 第57-58页 |
| 3.4.4 仿真结果分析 | 第58-59页 |
| 3.5 小结 | 第59-60页 |
| 第四章 变结构双轮机器人参数辨识 | 第60-66页 |
| 4.1 参数辨识 | 第60-61页 |
| 4.2 Hopfield神经网络系统参数辨识 | 第61-64页 |
| 4.2.1 参数辨识系统描述 | 第61-62页 |
| 4.2.2 系统误差函数设计 | 第62-63页 |
| 4.2.3 Hopfield神经网络设计 | 第63-64页 |
| 4.3 变结构双轮机器人参数辨识仿真 | 第64-65页 |
| 4.4 小结 | 第65-66页 |
| 第五章 变结构双轮机器人实验样机系统设计 | 第66-73页 |
| 5.1 机械系统 | 第66-68页 |
| 5.2 测控系统 | 第68-71页 |
| 5.2.1 测控系统设计 | 第68-69页 |
| 5.2.2 测控系统实现 | 第69-70页 |
| 5.2.3 数据采集系统 | 第70-71页 |
| 5.3 监控系统 | 第71页 |
| 5.4 样机实验分析 | 第71-72页 |
| 5.5 小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80页 |