| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 人体下肢运动分析及外骨骼机器人关节控制方案设计 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 人体下肢运动分析 | 第21-27页 |
| 2.2.1 人体下肢运动机理分析 | 第21-25页 |
| 2.2.2 人体下肢步行运动周期性分析 | 第25-27页 |
| 2.3 下肢外骨骼机器人助力分析 | 第27-32页 |
| 2.3.1 人体下肢运动力学分析 | 第27-28页 |
| 2.3.2 人体下肢运动做功分析 | 第28-29页 |
| 2.3.3 下肢外骨骼助力分析 | 第29-32页 |
| 2.4 下肢外骨骼机器人关节位置轨迹控制方案设计 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于变遗忘因子的下肢外骨骼机器人轨迹控制 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 下肢外骨骼机器人迭代学习控制策略 | 第36-40页 |
| 3.2.1 迭代学习简介 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于变遗忘因子的迭代学习控制 | 第37-40页 |
| 3.3 基于变遗忘因子的迭代学习模糊控制器设计 | 第40-43页 |
| 3.3.1 模糊控制器结构选择 | 第40-41页 |
| 3.3.2 隶属度函数的确定 | 第41-43页 |
| 3.3.3 模糊规则的建立 | 第43页 |
| 3.4 基于变遗忘因子的迭代学习控制性能分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于复合控制的下肢外骨骼机器人轨迹控制 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 下肢外骨骼机器人复合控制策略 | 第49-52页 |
| 4.2.1 RBF神经网络简介 | 第49-51页 |
| 4.2.2 基于RBF神经网络的PID复合控制 | 第51-52页 |
| 4.3 RBF神经网络与PID复合控制器设计 | 第52-62页 |
| 4.3.1 RBF网络的学习算法 | 第52-56页 |
| 4.3.2 RBF网络辨识器设计 | 第56-60页 |
| 4.3.3 RBF网络控制器设计 | 第60-62页 |
| 4.4 RBF网络与PID复合控制性能分析 | 第62-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 下肢外骨骼机器人控制平台搭建 | 第67-79页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 下肢外骨骼机器人硬件平台搭建 | 第67-70页 |
| 5.2.1 机器人硬件平台结构 | 第67-68页 |
| 5.2.2 平台硬件组成及其性能 | 第68-70页 |
| 5.3 下肢外骨骼机器人硬件参数配置 | 第70-74页 |
| 5.3.1 Copley驱动器参数配置 | 第70-73页 |
| 5.3.2 姿态传感器参数配置 | 第73页 |
| 5.3.3 各硬件通讯配置 | 第73-74页 |
| 5.4 下肢外骨骼机器人位置控制程序实现 | 第74-77页 |
| 5.4.1 Copley驱动器串口控制的实现 | 第75-76页 |
| 5.4.2 机器人位置控制程序实现 | 第76-77页 |
| 5.5 实验结果 | 第77-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 工作总结 | 第79页 |
| 6.2 问题与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第89-91页 |
| 作者从事的科学研究和项目经历 | 第91页 |