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下肢外骨骼机器人控制系统设计与步态实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景与意义第10-11页
    1.2 外骨骼机器人的国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 外骨骼机器人国外现状第11-13页
        1.2.2 外骨骼机器人国内现状第13-14页
    1.3 步态规划研究方法的分析第14-15页
    1.4 全文内容大纲第15-18页
第2章 下肢外骨骼机器人系统简介及步行稳定判据第18-26页
    2.1 下肢外骨骼机器人的机械结构设计简介第18-19页
    2.2 下肢外骨骼机器人的控制系统设计简介第19-22页
        2.2.1 TwINCAT软件简介第19-20页
        2.2.2 控制系统的组成第20-22页
    2.3 ZMP稳定判据第22-25页
        2.3.1 ZMP稳定判据的定义第23页
        2.3.2 ZMP稳定判据的推导过程第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于三次样条插值和粒子群优化算法的步态规划第26-48页
    3.1 人体步行过程分析第26-27页
    3.2 基于三次样条插值的步态规划第27-36页
        3.2.1 三次样条插值方法简介第27-29页
        3.2.2 基于三次样条插值的周期步行的步态规划第29-36页
    3.3 基于粒子群算法的步态优化第36-40页
        3.3.1 粒子群算法简介第36-37页
        3.3.2 步态优化的目标函数的构建第37-38页
        3.3.3 基于粒子群算法的步态优化流程第38-40页
    3.4 实验结果及分析第40-47页
        3.4.1 未优化的ZMP以及各关节的角度轨迹第41-43页
        3.4.2 优化后的ZMP以及各关节的位置、角度轨迹第43-47页
        3.4.3 仿真实验及结果第47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 系统控制策略的研究及其仿真第48-64页
    4.1 基于人工鱼群算法的在线重力补偿的PD控制第48-57页
        4.1.1 人工鱼群算法简介第48-49页
        4.1.2 控制器的设计第49-53页
        4.1.3 仿真实验及其结果第53-57页
    4.2 基于模型不确定的RBF网络自适应控制第57-63页
        4.2.1 RBF神经网络简介第57-59页
        4.2.2 控制器的设计第59-61页
        4.2.3 仿真实验及其结果第61-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第5章 下肢外骨骼机器人步行控制的实现第64-74页
    5.1 系统硬件平台的搭建第64-68页
        5.1.1 控制系统的组成第64-65页
        5.1.2 系统中各个组件的配置第65-68页
    5.2 系统各组件间的通信第68-70页
        5.2.1 MTI传感器与PC机的通信第68-69页
        5.2.2 TwINCAT控制器与PC机的通信第69-70页
    5.3 实验及结果分析第70-73页
    5.4 本章小结第73-74页
第6章 总结与展望第74-76页
    6.1 工作总结第74-75页
    6.2 问题与展望第75-76页
参考文献第76-82页
致谢第82页

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