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大时延遥操作技术及虚拟现实技术研究

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-9页
第一章 绪论第9-15页
 1.1 研究背景第9-11页
 1.2 大时延遥操作国内外现状第11页
 1.3 主要研究内容第11-14页
  1.3.1 系统框架研究第12-13页
  1.3.2 遥编程研究第13页
  1.3.3 碰撞检测研究第13-14页
 1.4 主要贡献第14页
 1.5 论文组织结构第14-15页
第二章 大时延遥操作技术与碰撞检测技术综述第15-30页
 2.1 遥操作体系结构第15-17页
 2.2 大时延遥操作技术第17-20页
  2.2.1. 双向遥操作第18-19页
  2.2.2. 预测显示第19-20页
  2.2.3. 基于虚拟环境的人机接口第20页
 2.3 监控技术第20-24页
  2.3.1. 监控的基本概念第20-21页
  2.3.2. 监控系统框架第21-23页
  2.3.3. 注意力分配模型第23-24页
 2.4 遥编程技术第24-26页
  2.4.1. 人机交互界面第24-25页
  2.4.2. 符号命令生成第25页
  2.4.3. 误差校正第25-26页
 2.5 碰撞检测技术第26-29页
  2.5.1. 碰撞检测概述第26-27页
  2.5.2. 碰撞检测技术分类第27-28页
  2.5.3. 基本碰撞检测方法第28-29页
 2.6 小结第29-30页
第三章 基于Petri网的大时延遥操作系统框架研究第30-58页
 3.1 概述第30-32页
  3.1.1 Petri网概述第30-31页
  3.1.2 Petri网基本概念第31-32页
 3.2 基于Petri网的大时延遥操作系统框架第32-35页
  3.2.1 系统框架的基本思想第32-34页
  3.2.2 系统框架描述第34-35页
 3.3 基于Petri网的基本任务建模方法第35-40页
  3.3.1 任务建模基本概念第35-36页
  3.3.2 动作级任务建模第36-37页
  3.3.3 路径关键点提取方法第37-40页
 3.4 基于Petri网的分层任务建模方法第40-47页
  3.4.1 分层Petri网基本概念第40-42页
  3.4.2 变迁细化方法第42-45页
  3.4.3 应用实例第45-47页
 3.5 基于Petri网的遥操作任务协调第47-56页
  3.5.1 谓词/变迁网基本概念第48-49页
  3.5.2 任务空间模型第49-51页
  3.5.3 状态识别第51-52页
  3.5.4 动作识别第52-53页
  3.5.5 任务生成第53-54页
  3.5.6 应用实例第54-56页
 3.6 小结第56-58页
第四章 基于遥编程的大时延遥操作系统第58-74页
 4.1 遥编程基本原理第58-59页
 4.2 系统设计思想第59-63页
  4.2.1 分段复合控制方案第59-61页
  4.2.2 程序自动生成方法第61-62页
  4.2.3 虚拟环境误差校正方法第62-63页
 4.3 人机接口系统设计第63-69页
  4.3.1 系统软件结构第63-64页
  4.3.2 虚拟环境的构造第64页
  4.3.3 虚拟机器人的构造第64-65页
  4.3.4 虚拟机器人的运动控制第65-66页
  4.3.5 编程子系统第66-67页
  4.3.6 编程界面设计第67-68页
  4.3.7 多种图形显示模式第68-69页
  4.3.8 系统硬件实现第69页
 4.4 通信系统设计第69-71页
  4.4.1 通信协议设计第69-70页
  4.4.2 遥机器人通信服务器设计第70-71页
  4.4.3 人机接口系统通信部件设计第71页
 4.5 遥机器人系统第71-72页
 4.6 试验及结果第72-73页
 4.7 小结第73-74页
第五章 快速碰撞检测技术研究第74-99页
 5.1 概述第74-79页
  5.1.1 研究背景第74页
  5.1.2 多体碰撞检测技术综述第74-77页
  5.1.3 主要研究内容第77-79页
 5.2 基于均匀空间分割的快速碰撞检测方法第79-89页
  5.2.1 基本原理第79-81页
  5.2.2 均匀空间分割计算模型第81-83页
  5.2.3 快速碰撞检测算法USSCD第83-85页
  5.2.4 算法复杂性分析第85页
  5.2.5 实现与对比实验第85-88页
  5.2.6 小结第88-89页
 5.3 基于非均匀空间分割的快速碰撞检测方法第89-97页
  5.3.1 概述第89-90页
  5.3.2 基于投影的非均匀空间分割第90-93页
  5.3.3 基于局部密度的聚类算法HDBC第93-96页
  5.3.4 基于聚类的自适应空间分割第96-97页
 5.4 小结第97-99页
第六章 结论与展望第99-101页
 6.1 结论第99-100页
 6.2 未来的研究方向第100-101页
致谢第101-102页
参考文献第102-114页
研究工作及成果第114页

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