| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 力触觉虚拟手术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 力触觉交互设备研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 柔性体力触觉模型建立 | 第14-38页 |
| 2.1 柔性体几何模型建立 | 第14-17页 |
| 2.2 SPHARM分析 | 第17-21页 |
| 2.2.1 SPHARM定义与变换 | 第17-19页 |
| 2.2.2 SPHARM在柔性体力触觉中的应用可行性分析 | 第19-21页 |
| 2.3 基于SPHARM的柔性体几何建模 | 第21-27页 |
| 2.3.1 球面参数化 | 第21-25页 |
| 2.3.2 SPHARM展开和物体重构 | 第25-27页 |
| 2.4 SPHARM的柔性体力触觉模型建立 | 第27-36页 |
| 2.4.1 共同参照系统建立 | 第27-29页 |
| 2.4.2 SPHARM模型群组分析 | 第29-31页 |
| 2.4.3 同源物体形变力反馈计算 | 第31-36页 |
| 2.5 基于SPHARM的柔性体力触觉模型分析 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 柔性体力触觉控制算法实现 | 第38-49页 |
| 3.1 径向基函数神经网络 | 第38-41页 |
| 3.1.1 RBF-NN的网络结构 | 第38-39页 |
| 3.1.2 RBF-NN的优点分析 | 第39-41页 |
| 3.2 RBF-NN模型建立 | 第41-47页 |
| 3.2.1 RBF-NN训练算法 | 第44-45页 |
| 3.2.2 仿真分析 | 第45-47页 |
| 3.3 方法结论 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 柔性体力触觉系统交互平台 | 第49-59页 |
| 4.1 硬件系统 | 第49-52页 |
| 4.2 软件系统 | 第52-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 系统仿真与实验分析 | 第59-66页 |
| 5.1 柔性体实物验证与分析 | 第59-64页 |
| 5.1.1 柔性体实物验证 | 第59-62页 |
| 5.1.2 实验数据分析 | 第62-64页 |
| 5.2 实验结论 | 第64-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 本文工作总结 | 第66-67页 |
| 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第73页 |