基于振荡器的蛇形机器人CPG运动控制方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第18-35页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 蛇的身体结构和运动方式 | 第19-21页 |
| 1.3 国内外蛇形机器人样机发展概况 | 第21-26页 |
| 1.3.1 国外蛇形机器人 | 第21-25页 |
| 1.3.2 国内蛇形机器人 | 第25-26页 |
| 1.4 蛇形机器人运动控制方法研究现状 | 第26-30页 |
| 1.4.1 基于蛇形曲线的方法 | 第26-27页 |
| 1.4.2 基于模型的方法 | 第27-29页 |
| 1.4.3 基于CPG的方法 | 第29-30页 |
| 1.5 CPG建模及蛇形机器人中的研究问题 | 第30-33页 |
| 1.5.1 CPG人工模型建立 | 第30-31页 |
| 1.5.2 蛇形机器人CPG控制方法中的问题 | 第31-33页 |
| 1.6 本文的主要工作和结构安排 | 第33-35页 |
| 2 蛇形机器人蜿蜒运动CPG控制网络模型 | 第35-66页 |
| 2.1 蜿蜒运动CPG控制网络结构设计 | 第35-38页 |
| 2.1.1 蜿蜒运动的特点 | 第35-38页 |
| 2.2 基于不同振荡器模型的CPG控制网络特性 | 第38-44页 |
| 2.2.1 Matsuoka振荡器 | 第40-43页 |
| 2.2.2 相位振荡器 | 第43-44页 |
| 2.3 基于Hopf振荡器的CPG控制网络 | 第44-49页 |
| 2.3.1 Hopf振荡器 | 第45-48页 |
| 2.3.2 多个Hopf振荡器间的耦合 | 第48-49页 |
| 2.4 仿真实验 | 第49-58页 |
| 2.4.1 蛇形机器人虚拟模型 | 第49-50页 |
| 2.4.2 CPG步态生成分析 | 第50-54页 |
| 2.4.3 蜿蜒运动仿真 | 第54-56页 |
| 2.4.4 转弯运动仿真 | 第56-58页 |
| 2.5 实物实验 | 第58-65页 |
| 2.5.1 蛇形机器人样机平台 | 第58-63页 |
| 2.5.2 实验分析 | 第63-65页 |
| 2.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 3 蛇形机器人三维步态CPG模型及步态方向切换 | 第66-90页 |
| 3.1 蛇形机器人三维步态CPG网络结构设计 | 第66-73页 |
| 3.1.1 三维侧移运动的特点 | 第66-67页 |
| 3.1.2 双链CPG网络总体结构 | 第67-70页 |
| 3.1.3 CPG网络模型稳定性证明 | 第70-73页 |
| 3.2 蛇形机器人三维步态CPG控制系统搭建 | 第73-78页 |
| 3.2.1 基于双链CPG网络的运动控制系统 | 第73-75页 |
| 3.2.2 步态信号生成分析 | 第75-78页 |
| 3.3 仿真实验 | 第78-81页 |
| 3.3.1 侧移运动 | 第78-79页 |
| 3.3.2 C形波运动 | 第79-81页 |
| 3.4 步态转换机制 | 第81-86页 |
| 3.4.1 蜿蜒运动的步态切换 | 第81-84页 |
| 3.4.2 侧移运动的步态切换 | 第84-86页 |
| 3.5 实物实验 | 第86-88页 |
| 3.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 4 基于CPG模型的蛇形机器人步态优化 | 第90-110页 |
| 4.1 蛇形机器人中优化问题的提出 | 第90-91页 |
| 4.2 RFA-PSO优化算法 | 第91-100页 |
| 4.2.1 群体智能混合算法的提出 | 第91-93页 |
| 4.2.2 RFA-PSO算法步骤 | 第93-96页 |
| 4.2.3 标称函数的验证 | 第96-100页 |
| 4.3 蛇形机器人中的多目标优化 | 第100-107页 |
| 4.3.1 蛇形机器人速度分析 | 第100-104页 |
| 4.3.2 蛇形机器人能耗分析 | 第104-107页 |
| 4.4 仿真测试及结果分析 | 第107-109页 |
| 4.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 5 总结与展望 | 第110-113页 |
| 5.1 结论 | 第110页 |
| 5.2 创新点 | 第110-111页 |
| 5.3 展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-120页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 作者简介 | 第122页 |
