| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 双足机器人及智能假肢的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 双足机器人国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 智能假肢研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 课题的提出及研究意义 | 第16-18页 |
| 1.3.1 异构双腿机器人的提出 | 第16-17页 |
| 1.3.2 异构双腿机器人混合驱动的提出 | 第17-18页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第18-20页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第19-20页 |
| 第2章 基于混合驱动的BRHL样机及实验平台介绍 | 第20-30页 |
| 2.1 BRHL样机介绍 | 第20-24页 |
| 2.2 BRHL仿真平台介绍 | 第24-27页 |
| 2.2.1 ADAMS仿真平台介绍 | 第24-26页 |
| 2.2.2 simmechanics仿真平台介绍 | 第26-27页 |
| 2.3 基于CAN总线的BRHL分布式实验平台介绍 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于PCA和RBF神经网络的膝关节角度预测 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 腿部运动信息获取 | 第31-33页 |
| 3.3 PCA理论与RBF神经网络理论 | 第33-37页 |
| 3.3.1 PCA理论 | 第33-35页 |
| 3.3.2 RBF神经网络原理 | 第35-37页 |
| 3.4 膝关节角度预测 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 BRHL的步态对称性分析及优化 | 第42-56页 |
| 4.1 人和BRHL的步态对称性分析 | 第42-46页 |
| 4.1.1 人体步态对称性研究 | 第42-44页 |
| 4.1.2 BRHL的步长对称性分析 | 第44-46页 |
| 4.2 遗传算法介绍 | 第46-49页 |
| 4.3 BRHL的步长对称性优化 | 第49-54页 |
| 4.3.1 遗传算法参数确定 | 第49-50页 |
| 4.3.2 BRHL的步长优化过程 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于BP神经网络PID的轨迹跟踪 | 第56-72页 |
| 5.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.2 实验平台关节轨迹跟踪误差分析 | 第57-59页 |
| 5.3 基于BP神经网络的PID控制理论 | 第59-64页 |
| 5.3.1 PID控制介绍 | 第59-60页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的PID控制 | 第60-64页 |
| 5.4 基于simmechanics平台的轨迹跟踪仿真 | 第64-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 工作总结 | 第72页 |
| 6.2 问题与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82页 |
