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独轮车机器人的动力学建模与控制

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 引言第9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 国外研究现状第9-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
    1.3 论文的主要工作第14-17页
    1.4 本文的组织架构第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第二章 独轮车机器人的虚拟样机设计第19-23页
    2.1 引言第19页
    2.2 独轮车机器人系统的初步构想第19-20页
    2.3 独轮车机器人主要机械结构设计第20-22页
        2.3.1 行走轮机构第20页
        2.3.2 横滚平衡机构第20-21页
        2.3.3 航向控制机构第21-22页
    2.4 独轮车机器人的三维装配体第22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 独轮车机器人的动力学建模第23-37页
    3.1 引言第23页
    3.2 独轮车机器人的运动学分析第23-26页
        3.2.1 理想化假设第23页
        3.2.2 坐标变换第23-24页
        3.2.3 独轮车机器人的运动学方程第24-26页
    3.3 独轮车机器人的动力学分析第26-30页
        3.3.1 Routh方程简介第26-28页
        3.3.2 独轮车机器人的动力学方程第28-30页
    3.4 独轮车机器人的线性状态方程第30-34页
        3.4.1 独轮车机器人三个子系统的状态方程第30-32页
        3.4.2 三个子系统的能控性和能观性判断第32-34页
    3.5 独轮车机器人的非线性动力学方程第34-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 独轮车机器人的线性控制器设计与仿真实验第37-50页
    4.1 引言第37页
    4.2 独轮车机器人的PID与LQR控制第37-43页
        4.2.1 PID控制器设计第37-38页
        4.2.2 独轮车机器人PID控制仿真实验第38-40页
        4.2.3 LQR控制器设计第40-41页
        4.2.4 独轮车机器人LQR控制仿真实验第41-42页
        4.2.5 独轮车机器人PID&LQR控制第42-43页
    4.3 独轮车机器人的稳态二次型最优离散控制第43-49页
        4.3.1 连续时间状态方程的离散化第43-44页
        4.3.2 离散控制系统设计第44-46页
        4.3.3 离散系统的稳态二次型最优控制第46页
        4.3.4 独轮车机器人离散控制仿真实验第46-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 独轮车机器人的非线性控制器设计与仿真实验第50-61页
    5.1 引言第50页
    5.2 RBF神经网络第50-51页
    5.3 RBF神经网络自适应控制与稳定性分析第51-54页
        5.3.1 RBF神经网络自适应控制器设计第51-52页
        5.3.2 系统稳定性分析第52-54页
    5.4 S-Function 仿真简介第54页
    5.5 基于RBF神经网络自适应控制的随动平衡机器人第54-58页
        5.5.1 角度随动机器人的Lagrange动力学建模第54-57页
        5.5.2 随动平衡机器人RBF神经网络自适应控制仿真实验第57-58页
    5.6 基于RBF神经网络自适应控制的独轮车机器人第58-60页
    5.7 本章小结第60-61页
第六章 独轮车机器人的实物样机搭建第61-67页
    6.1 引言第61页
    6.2 独轮车机器人的机械系统第61-63页
    6.3 独轮车机器人的测控系统第63-66页
        6.3.1 测控系统总体框架第63-64页
        6.3.2 主要元件说明第64-66页
    6.4 本章小结第66-67页
第七章 总结与展望第67-69页
    7.1 本文总结第67-68页
    7.2 研究展望第68-69页
参考文献第69-73页
附录第73-79页
致谢第79-80页
攻读学位期间发表的学术论文目录第80页

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