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基于非接触观测信息的机器人行为模仿学习

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-28页
   ·课题背景与意义第11-12页
   ·模仿学习研究现状第12-26页
     ·学习方法与实例研究现状第12-20页
     ·指导-观测方法研究现状第20-25页
     ·行为模仿学习表征方法研究现状与分析第25-26页
   ·目前存在的主要问题第26页
   ·本文研究内容第26-28页
第2章 模仿学习人机建模与学习系统构建第28-42页
   ·引言第28页
   ·模仿学习人机系统关系分析与建模第28-36页
     ·末端手位姿模型第28-32页
     ·末端手位姿微分运动建模第32-35页
     ·基于非接触观测的人机关系建模第35-36页
   ·机器人学习系统构建第36-38页
   ·模仿学习系统实验第38-41页
     ·仿真系统实验第38-41页
     ·学习系统的人机交互实验第41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 视觉行为观测方法研究第42-72页
   ·引言第42页
   ·局部不变特征提取与改进方法第42-52页
     ·SIFT 特征提取与实时性优化第43-48页
     ·ORB 特征提取与尺度优化第48-52页
   ·基于多级 Hash 的目标识别方法第52-58页
     ·主-从特征点描述子方法第52-55页
     ·基于离散采样的局部描述子方法第55-56页
     ·基于特征训练的多级 Hash 目标识别方法第56-58页
   ·交互式目标认知与行为观测方法第58-66页
     ·基于运动检测与前景分割的交互式目标认知方法第59-63页
     ·基于 RGB-D 相机的目标定位第63-66页
   ·视觉行为观测实验与分析第66-70页
     ·算法性能实验第66-67页
     ·行为观测实验第67-70页
   ·本章小结第70-72页
第4章 行为表征与执行模型研究第72-86页
   ·引言第72页
   ·行为表征与执行的控制图模型第72-74页
   ·基于 B-Spline 曲线的行为元表征与运动规划第74-79页
     ·基于 B-Spline 曲线行为轨迹生成第74-78页
     ·基于 B-Spline 曲线的行为元表征与执行第78-79页
   ·行为控制图模型表征-执行实验第79-85页
     ·控制图模型仿真分析第80-84页
     ·多平台控制图模型表征-执行实验第84-85页
   ·本章小结第85-86页
第5章 控制图模型的模仿学习与综合实验第86-105页
   ·引言第86页
   ·观测序列预处理方法第86-89页
     ·序列空间尺度规范化第86-87页
     ·序列平滑去噪第87-89页
   ·控制图模型的学习方法第89-97页
     ·观测序列分割与图结构学习第89-91页
     ·行为元轨迹学习方法第91-93页
     ·行为元泛化能力提升第93-97页
   ·控制图模型学习方法实验分析第97-99页
   ·行为模仿学习的多平台综合实验第99-104页
     ·实验系统搭建与调试第99-102页
     ·绘画行为学习第102-103页
     ·标目操作类行为学习第103-104页
   ·本章小结第104-105页
第6章 结论与展望第105-107页
参考文献第107-116页
在学研究成果第116-118页
致谢第118页

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