| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| §1-1 机器人模仿学习的研究意义 | 第8-9页 |
| §1-2 机器人学习方法的回顾 | 第9页 |
| §1-3 机器人模仿学习研究的现状 | 第9-11页 |
| §1-4 本论文的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 机器人控制结构与基于行为控制方法的研究与分析 | 第13-24页 |
| §2-1 机器人控制结构 | 第13-16页 |
| 2-1-1 机器人控制需要解决的问题 | 第13页 |
| 2-1-2 传统机器人控制结构 | 第13-14页 |
| 2-1-3 基于行为的新型机器人控制结构 | 第14-16页 |
| §2-2 机器人行为学习 | 第16-17页 |
| 2-2-1 机器人行为学习的基本定义 | 第16页 |
| 2-2-2 机器人行为学习的内容 | 第16-17页 |
| §2-3 感知一行为协调(SMC)方法 | 第17-19页 |
| 2-3-1 传统的模式分类方法 | 第17-18页 |
| 2-3-2 传统模式分类方法中存在的问题 | 第18-19页 |
| 2-3-3 通过感知一行为协调进行分类 | 第19页 |
| §2-4 基于行为模仿的学习 | 第19-24页 |
| 2-4-1 Mataric的研究方法 | 第20-22页 |
| 2-4-2 动态大脑工程与数字人体工程 | 第22-24页 |
| 第三章 智能移动机器人的本体结构 | 第24-44页 |
| §3-1 引言 | 第24页 |
| §3-2 机器人本体的硬件结构 | 第24-29页 |
| 3-2-1 本体的组成结构 | 第25-27页 |
| 3-2-2 本体的控制结构 | 第27-29页 |
| 3-2-3 机器人本体的车载计算机 | 第29页 |
| §3-3 机器人本体的感知系统 | 第29-38页 |
| 3-3-1 机器人感知系统的简介 | 第29-30页 |
| 3-3-2 P3AT及P3DX感知系统的配置 | 第30-31页 |
| 3-3-3 本体的视觉感知系统 | 第31-35页 |
| 3-3-4 DX本体配置的5自由度机械臂 | 第35-37页 |
| 3-3-5 本体的声纳感知系统 | 第37页 |
| 3-3-6 激光测距仪 | 第37-38页 |
| §3-4 机器人的软件系统 | 第38-44页 |
| 3-4-1 机器人底层控制应用软件ARCOS | 第38-42页 |
| 3-4-2 机器人客户端应用程序开发接口ARIA | 第42-44页 |
| 第四章 基于行为的机器人模仿学习 | 第44-61页 |
| §4-1 机械臂运动学分析与建模 | 第44-55页 |
| 4-4-1 数学理论基础 | 第44-48页 |
| 4-4-2 5自由度机械臂运动学分析 | 第48-55页 |
| §4-2 机器人视觉系统对示教者手臂信息的提取 | 第55-58页 |
| §4-3 5自由度机械臂对示教者手臂行为的模仿 | 第58-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录视觉信息提取及关节变量给定程序设计 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第70页 |