致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
1 绪论 | 第17-43页 |
1.1 研究背景 | 第17-18页 |
1.2 各国仿人机器人研究现状 | 第18-26页 |
1.2.1 日本仿人机器人研究 | 第18-22页 |
1.2.2 欧美仿人机器人研究现状 | 第22-25页 |
1.2.3 我国仿人机器人研究现状 | 第25-26页 |
1.3 打乒乓球仿人机器人研究现状 | 第26-28页 |
1.4 机器人控制软件的现状 | 第28-30页 |
1.5 仿人机器人平衡控制问题的研究现状 | 第30-40页 |
1.5.1 步行运动中的仿人机器人平衡控制问题 | 第33-39页 |
1.5.2 仿人机器人作业任务中的平衡控制问题 | 第39-40页 |
1.6 本文的主要工作与组织结构 | 第40-43页 |
2 仿人机器人运动控制总线设计 | 第43-55页 |
2.1 引言 | 第43-44页 |
2.2 仿人机器人Kong-Ⅱ的整体结构 | 第44-46页 |
2.3 仿人机器人Kong-Ⅱ的运动控制系统 | 第46-47页 |
2.4 基于CAN的运动控制总线 | 第47-49页 |
2.5 基于实时以太网EPA的运动控制总线 | 第49-54页 |
2.6 本章小结 | 第54-55页 |
3 仿人机器人软件系统设计 | 第55-85页 |
3.1 引言 | 第55-56页 |
3.2 EvolvingMind机器人控制软件框架 | 第56-58页 |
3.3 EvolvingMind主要功能模块实现 | 第58-82页 |
3.3.1 硬件交互层 | 第59-69页 |
3.3.2 数据缓冲层 | 第69-71页 |
3.3.3 运动控制层 | 第71-80页 |
3.3.4 决策监督层 | 第80-82页 |
3.4 本章小结 | 第82-85页 |
4 仿人机器人步行运动姿态调整方法 | 第85-119页 |
4.1 引言 | 第85-86页 |
4.2 相关工作 | 第86-87页 |
4.3 问题描述 | 第87-91页 |
4.3.1 坐标系定义 | 第87-88页 |
4.3.2 着地冲击对机器人姿态的影响 | 第88-90页 |
4.3.3 机器人运动角动量对姿态的影响 | 第90-91页 |
4.4 基于阻抗控制理论的步行姿态调整方法 | 第91-103页 |
4.4.1 阻抗控制模型 | 第92-94页 |
4.4.2 控制器设计 | 第94页 |
4.4.3 姿态控制实现方法 | 第94-97页 |
4.4.4 参数确定方法 | 第97-99页 |
4.4.5 实验结果与分析 | 第99-103页 |
4.5 基于无源控制理论的步行姿态调整方法 | 第103-112页 |
4.5.1 无源控制的基本模型 | 第104-106页 |
4.5.2 仿人机器人无源控制模型 | 第106-108页 |
4.5.3 无源观测器与无源控制器的设计 | 第108-109页 |
4.5.4 实验结果与分析 | 第109-112页 |
4.6 基于最小二乘的角动量优化方法 | 第112-117页 |
4.6.1 动量与角动量的计算 | 第112-114页 |
4.6.2 基于最小二乘的角动量优化 | 第114-115页 |
4.6.3 实验结果与分析 | 第115-117页 |
4.7 本章小结 | 第117-119页 |
5 仿人机器人快速作业姿态调整方法 | 第119-141页 |
5.1 引言 | 第119-120页 |
5.2 相关工作 | 第120页 |
5.3 问题描述 | 第120-124页 |
5.4 基于阻抗控制的下肢控制方法 | 第124-132页 |
5.4.1 阻抗控制模型 | 第125-126页 |
5.4.2 控制器设计 | 第126-127页 |
5.4.3 控制作用施加策略 | 第127页 |
5.4.4 实验结果及分析 | 第127-132页 |
5.5 基于竖直角动量优化的姿态调整方法 | 第132-139页 |
5.5.1 仿人机器人角动量计算 | 第132-134页 |
5.5.2 角动量优化方法 | 第134-136页 |
5.5.3 实验结果及分析 | 第136-139页 |
5.6 本章小结 | 第139-141页 |
6 总结与展望 | 第141-143页 |
6.1 总结 | 第141-142页 |
6.2 展望 | 第142-143页 |
参考文献 | 第143-153页 |
攻读学位期间发表论文 | 第153-154页 |
攻读学位期间参与的科研项目 | 第154页 |