双足机器人的倒立摆模型及其控制研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1．1 机器人概述 | 第9-11页 |
| 1．1．1 机器人的发展 | 第9-10页 |
| 1．1．2 双足机器人发展 | 第10-11页 |
| 1．2 倒立摆系统的研究及现状 | 第11-13页 |
| 1．2．1 倒立摆系统 | 第11-12页 |
| 1．2．2 倒立摆的研究现状 | 第12-13页 |
| 1．3 CMAC神经网络实现二级倒立摆的稳定控制 | 第13-15页 |
| 1．4 二级倒立摆仿真双足机器人的思想 | 第15-16页 |
| 1．5 本文主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 双足机器人的行走模型及步态规划 | 第18-26页 |
| 2．1 双足机器人模型的提出 | 第18-20页 |
| 2．1．1 双足步行机器人模型的推导 | 第18-19页 |
| 2．1．2 双足机器人模型的可行性证明 | 第19-20页 |
| 2．2 双足步行分析 | 第20-21页 |
| 2．3 步态规划 | 第21-26页 |
| 2．3．1 规划方法 | 第21-22页 |
| 2．3．2 ZMP与行走的稳定性 | 第22-23页 |
| 2．3．3 步态规划步骤 | 第23-26页 |
| 第3章 一级倒立摆的稳定控制 | 第26-41页 |
| 3．1 直线一级倒立摆的建模 | 第26-29页 |
| 3．1．1 微分方程的推导 | 第26-28页 |
| 3．1．2 传递函数及状态空间方程 | 第28-29页 |
| 3．2 一级摆的两种典型控制方法 | 第29-39页 |
| 3．2．1 状态空间极点配置法 | 第30-35页 |
| 3．2．2 LQR控制器设计与调节 | 第35-39页 |
| 3．3 极点配置法和LQR法的结果对比与结论 | 第39-41页 |
| 第4章 二级倒立摆的稳定控制 | 第41-66页 |
| 4．1 直线二级倒立摆的建模 | 第41-47页 |
| 4．1．1 非线性模型的建立 | 第41-44页 |
| 4．1．2 数学模型的线性化 | 第44-47页 |
| 4．2 LQR控制器 | 第47-51页 |
| 4．2．1 加权矩阵的选取 | 第48-49页 |
| 4．2．2 LQR实验结果及分析 | 第49-51页 |
| 4．3 CMAC神经网络控制倒立摆 | 第51-66页 |
| 4．3．1 CMAC的基本结构 | 第51-59页 |
| 4．3．2 CMAC神经网络实现二级倒立摆的控制 | 第59-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-69页 |
| 5．1 论文的主要工作 | 第66-67页 |
| 5．2 尚需进一步研究的问题 | 第67页 |
| 5．3 几点结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表过的论文目录 | 第74-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |
