学习人类策略在机械臂的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.3 主要内容和贡献 | 第16-18页 |
| 第二章 相关工作 | 第18-24页 |
| 2.1 机器人实时模仿相关工作 | 第18-20页 |
| 2.2 学习人类控制策略相关工作 | 第20-23页 |
| 2.3 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 机器臂的运动控制 | 第24-37页 |
| 3.1 机器臂运动学 | 第24-29页 |
| 3.1.1 正向运动学 | 第25-27页 |
| 3.1.2 反向运动学 | 第27-29页 |
| 3.2 Nao机模仿人类运动 | 第29-34页 |
| 3.2.1 模仿系统 | 第29-30页 |
| 3.2.2 平衡控制 | 第30-32页 |
| 3.2.3 实现 | 第32-34页 |
| 3.3 实验 | 第34-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 学习人类控制策略的运动控制模型 | 第37-51页 |
| 4.1 问题描述 | 第37-42页 |
| 4.1.1 稳定性 | 第39-40页 |
| 4.1.2 极限学习机 | 第40-42页 |
| 4.2 稳定性约束 | 第42-49页 |
| 4.2.1 李雅普诺夫控制理论 | 第42-43页 |
| 4.2.2 全局稳定 | 第43-46页 |
| 4.2.3 局部稳定 | 第46-47页 |
| 4.2.4 学习精度的提高 | 第47-49页 |
| 4.3 实现 | 第49页 |
| 4.4 小结 | 第49-51页 |
| 第五章 学习算法的模拟与实验 | 第51-59页 |
| 5.1 模拟验证 | 第51-55页 |
| 5.2 实验验证 | 第55-57页 |
| 5.3 小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结论 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望和未来工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 发表文章目录 | 第69-70页 |
| 简历 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
