基于Q学习和神经网络的双足机器人控制
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·双足行走控制的研究现状 | 第13-19页 |
| ·仿人机器人的行走控制 | 第13-15页 |
| ·欠驱动双足机器人的行走控制 | 第15-19页 |
| ·强化学习概述 | 第19-20页 |
| ·欠驱动机器人的控制难点 | 第20-21页 |
| ·研究内容 | 第21-23页 |
| ·章节安排 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第2章 双足机器人模型 | 第26-32页 |
| ·被动动力学理论 | 第26-27页 |
| ·欠驱动混杂模型 | 第27-30页 |
| ·单足支撑阶段 | 第28页 |
| ·双足支撑阶段 | 第28-29页 |
| ·混杂模型 | 第29-30页 |
| ·柔性驱动器 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于神经网络的Q学习控制 | 第32-46页 |
| ·学习双足行走 | 第32-33页 |
| ·基于BP神经网络的Q学习控制 | 第33-39页 |
| ·Q学习概述 | 第33页 |
| ·BP神经网络概述 | 第33-34页 |
| ·倒立摆位姿-动能模型 | 第34-36页 |
| ·基于BP神经网络的Q学习 | 第36-39页 |
| ·欠驱动双足机器人控制系统 | 第39-41页 |
| ·强化学习控制系统 | 第39-40页 |
| ·算法流程 | 第40-41页 |
| ·仿真 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 动力学仿真平台 | 第46-56页 |
| ·动力学仿真 | 第46-47页 |
| ·联合仿真平台 | 第47-49页 |
| ·联合仿真概述 | 第47-48页 |
| ·仿真平台设计和二次开发 | 第48-49页 |
| ·联合仿真的步骤 | 第49-51页 |
| ·基于神经网络的Q学习控制仿真 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 双足机器人实验平台 | 第56-70页 |
| ·机械机构 | 第56-57页 |
| ·电气系统 | 第57-61页 |
| ·分层控制系统 | 第57-59页 |
| ·传感器 | 第59页 |
| ·驱动 | 第59-60页 |
| ·通信 | 第60-61页 |
| ·实时控制软件 | 第61-67页 |
| ·软件架构 | 第61-63页 |
| ·界面设计 | 第63-65页 |
| ·C#和MATLAB交互 | 第65-67页 |
| ·数据系统 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·主要研究内容总结 | 第70-71页 |
| ·未来工作展望 | 第71-72页 |
| 附录1. 三连杆模型动力学方程 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的科研成果 | 第80页 |
