拱泥机器人的控制系统及路径规划研究
| 第1章 绪论 | 第1-30页 |
| ·课题的来源及研究意义 | 第12-14页 |
| ·移动机器人控制技术的发展现状 | 第14-21页 |
| ·自适应控制 | 第15页 |
| ·变结构滑模控制 | 第15-16页 |
| ·模糊控制 | 第16-17页 |
| ·神经网络控制 | 第17-19页 |
| ·智能控制技术的融合 | 第19-21页 |
| ·移动机器人路径规划的研究概况 | 第21-29页 |
| ·全局路径规划 | 第21-23页 |
| ·局部路径规划 | 第23-24页 |
| ·混合路径规划算法 | 第24-29页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第29-30页 |
| 第2章 拱泥机器人运动学、动力学研究 | 第30-49页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·拱泥机器人概述 | 第30-31页 |
| ·拱泥机器人的运动学分析 | 第31-37页 |
| ·机器人末端姿态和位置的表示 | 第31-32页 |
| ·杆件坐标系之间的变换矩阵 | 第32-35页 |
| ·拱泥机器人蠕动方式运动分析 | 第35-37页 |
| ·海底泥土环境中拱泥机器人的受力分析 | 第37-42页 |
| ·拱泥机器人受力模型分析 | 第38-40页 |
| ·头部冲击速度的确定 | 第40-41页 |
| ·拱泥机器人蠕动进给过程中的受力分析 | 第41-42页 |
| ·拱泥机器人的动力学分析 | 第42-47页 |
| ·分解子动作的动力学方程 | 第43-46页 |
| ·拱泥机器人系统的动力学方程 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 基于神经网络模型的拱泥机器人控制 | 第49-66页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·拱泥机器人头部动力学模型 | 第49-53页 |
| ·基于神经网络的数学模型的建立 | 第53-59页 |
| ·建模原理 | 第54-55页 |
| ·基于神经网络的拱泥机器人模型的建立 | 第55-58页 |
| ·模型仿真 | 第58-59页 |
| ·基于神经网络模型的拱泥机器人控制 | 第59-63页 |
| ·控制器结构 | 第59-60页 |
| ·神经网络结构 | 第60-63页 |
| ·算法步骤 | 第63页 |
| ·控制系统仿真 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 拱泥机器人的路径规划 | 第66-83页 |
| ·引言 | 第66-68页 |
| ·导航与定位 | 第66-67页 |
| ·传感器数据融合 | 第67-68页 |
| ·基于模糊神经网络的实时局部路径规划 | 第68-76页 |
| ·局部路径规划的规划器结构 | 第69-70页 |
| ·传感器布置 | 第70-71页 |
| ·绕过障碍控制器 | 第71-74页 |
| ·接近目标控制器 | 第74-75页 |
| ·路径规划仿真 | 第75-76页 |
| ·基于遗传算法的模糊神经网络参数寻优 | 第76-82页 |
| ·模糊神经网络参数寻优 | 第76-80页 |
| ·系统仿真 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 拱泥机器人实验研究 | 第83-103页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·拱泥机器人实验方案 | 第83-90页 |
| ·拱泥机器人试验样机系统 | 第83-87页 |
| ·气压驱动系统 | 第87-88页 |
| ·传感器及检测系统 | 第88-90页 |
| ·拱泥机器人的控制系统 | 第90-98页 |
| ·硬件电路设计 | 第90-95页 |
| ·软件流程 | 第95-98页 |
| ·实验研究 | 第98-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-114页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 个人简历 | 第116页 |
