| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-16页 |
| 1.2.1 水陆两栖自主机器人的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 场景识别的研究进展与应用 | 第13-15页 |
| 1.2.3 两栖驱动机构的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 两栖机器人原型机设计及运动步态设计 | 第18-31页 |
| 2.1 两栖机器人原型机设计 | 第18-20页 |
| 2.1.1 两栖机器人的机械结构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 两栖机器人的控制系统 | 第19-20页 |
| 2.2 两栖机器人的驱动设计 | 第20-24页 |
| 2.2.1 两栖复合驱动机构 | 第20-23页 |
| 2.2.2 运动模型分析 | 第23-24页 |
| 2.3 机器人步态分析与设计 | 第24-30页 |
| 2.3.1 机器人步态分析 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于FPGA的步态设计 | 第26-30页 |
| 2.3.3 驱动电路设计 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 两栖机器人的姿态检测与运动控制 | 第31-44页 |
| 3.1 姿态检测硬件系统 | 第31-32页 |
| 3.1.1 MEMs惯性传感器特性 | 第31页 |
| 3.1.2 信号采集与处理 | 第31-32页 |
| 3.2 姿态检测算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于四元数的姿态解算 | 第33-35页 |
| 3.2.2 姿态校正 | 第35-36页 |
| 3.3 斜面运动静态分析 | 第36-39页 |
| 3.3.1 机器人斜面运动静态分析 | 第36-38页 |
| 3.3.2 斜面运动调整的临界分析 | 第38-39页 |
| 3.4 基于姿态检测的斜面调整模块设计 | 第39-42页 |
| 3.4.1 调整模块整体设计 | 第39-41页 |
| 3.4.2 调整模块的二次动态调整 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 两栖机器人的场景识别 | 第44-61页 |
| 4.1 场景识别的意义和方法 | 第44-45页 |
| 4.2 场景识别模型 | 第45-54页 |
| 4.2.1 场景识别模型框架 | 第45-47页 |
| 4.2.2 SIFT特征提取 | 第47-49页 |
| 4.2.3 视觉词汇表的生成 | 第49-50页 |
| 4.2.4 模型的训练与分类 | 第50-54页 |
| 4.3 机器人平台场景识别的实现 | 第54-55页 |
| 4.3.1 场景识别的软硬件构成 | 第54-55页 |
| 4.3.2 场景识别模型的实现 | 第55页 |
| 4.4 场景识别模型验证 | 第55-59页 |
| 4.4.1 模型参数变化对识别结果的分析 | 第55-57页 |
| 4.4.2 优化参数后模型的识别结果 | 第57-59页 |
| 4.5 基于场景识别的运动控制策略决策 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于惯性传感器与场景识别的运动控制验证与分析 | 第61-68页 |
| 5.1 基于姿态检测的运动控制验证与分析 | 第61-64页 |
| 5.1.1 姿态检测的验证与运动状态监控 | 第61-64页 |
| 5.1.2 斜面调整运动的运动状态监控 | 第64页 |
| 5.2 机器人场景识别的验证 | 第64-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 附录一、动态调整二次调整角 | 第75-76页 |
| 附录二、慢速下PWM波占空比 | 第76-77页 |
| 附录三、常速下PWM波占空比 | 第77-78页 |
| 附录四、慢速下PWM波占空比 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |