一、基于行为控制的半自主移动机器人系统（论文文献综述）
陈英龙,宋甫俊,张军豪,宋伟,弓永军[1]（2021）在《基于临场感的遥操作机器人共享控制研究综述》文中提出共享控制策略作为基于临场感的遥操作机器人的主要控制模式,能够充分利用操作者的感知、判断和决策能力,也能发挥出机器人自身的优势.阐述遥操作机器人临场感技术;综述遥操作共享控制策略的发展现状,主要基于触觉反馈引导、运动学限制规避以及共享因子分配等,对各控制策略的原理进行介绍,并梳理和分析遥操作共享控制策略发展中的瓶颈和不足,如共享因素的单一化或僵硬化、时延问题和机器人自主判断能力有限等问题.针对研究存在的局限性,从3个方面对未来的发展提出展望,分别为提升干预水平、加强机器人意图预测、结合机器学习,具有一定的指导意义.
杨瑞[2]（2021）在《核环境下机器人自主拆解作业规划研究》文中研究指明随着核工业的迅速发展,我国在大力新建核电设施的同时,也面临着早期核电设施的退役、拆解等问题。遥操作机器人技术在核环境下的应用,可以很好的避免退役工程中操作人员受到核辐射伤害。然而,遥操作控制方式存在时间延迟,核退役任务复杂等因素使遥控操作效率降低,机器人自主作业规划的研究成为关键。本文以核环境下作业机器人为研究对象,根据待退役核设备室的内部情况,深入研究机器人自主作业规划,使机器人能够无碰撞、合理高效的完成退役工作。本文主要工作内容包括:（1）介绍了设备室的内部情况与退役需求,并对其展开技术分析,设计了本文所研究的机器人系统方案及其功能。接着对机器人作业任务和模式分别进行了分析与设计。最后根据D-H法建立起了核环境下机器人运动学模型,求解机器人的正、逆运动学方程,根据关节转动量最小原则解决逆解多解的问题,并在MATLAB中进行了验证。（2）针对机器人需求中的自主避障功能,提出了特定场景下基于包围盒的机器人碰撞检测算法和避障路径规划算法。采用圆柱体和球体包围盒包络机器人连杆、末端和设备室内管道和罐体,建立了碰撞检测计算模型。在此基础上,提出经“目标引力”和代价计算方法双重改进的快速搜索随机树法,规划无碰撞路径。在MATLAB中的仿真结果表明,改进的避障路径规划算法能够快速、安全地使机器人进行路径点间的转移。（3）设计了管道拆解的自主定位+局部自主作业模式。机器人通过避障路径规划算法自主定位至作业点,接着针对直径大小不同的管道,对切割的路径进行了规划,实现了粗管采用两段式切割、细管采用平切式切割的自适应切割路径规划,并在MATLAB中进行了路径的仿真。（4）设计了罐体拆解的人机混合作业模式,以人工定位,机器人自主拆解的方式进行混合作业。由人工从上到下依次对罐体拱顶、罐壁和罐底进行定位,机器人自主规划拆解作业路径,并对等离子切割机割嘴的姿态进行了规划,最后在MATLAB中进行了仿真。（5）设计了废料回收的人机混合作业模式,以人工定位并稳定夹取,机器人自动返回至投放点的方式进行混合作业,并通过遗传算法对路径进行了优化,保证了机器人末端无碰撞的前提下运动的路径最短,最后在MATLAB中对回收过程进行了仿真。（6）基于Visual Studio+Qt开发了机器人自主作业系统控制平台,集成了机器人的运动控制、状态监测和通讯连接等系统功能和人机界面,基于Open Inventor开发了机器人虚拟仿真可视化窗口。规划了机器人作业任务,在该平台上,对机器人拆解管道、罐体和它们的回收作业进行了虚拟仿真,验证了机器人作业模式设计和作业规划的合理性。
郭佳[3]（2020）在《地面无人系统研究综述》文中研究表明地面无人系统是坦克装甲车辆由机械化向信息化、智能化发展的必然产物,也是各国装备研究技术水平的重要标志。其具有平台损毁无人员伤亡、可长期值守等特点。目前主要用于扫雷破障、武装巡逻、核生化探测、危险品运输、火力引导、通信中继和后装保障等领域。本文简要介绍了地面无人系统的分类、发展历程。梳理了地面无人系统关键技术体系,并结合国内外发展现状,分析国内外差距,提出相应建议。展望了地面无人系统未来发展趋势。
谢桂平[4]（2020）在《基于多感知信息的空间机器人环境建模及实验研究》文中进行了进一步梳理空间机器人代替宇航员的太空探索活动一直以来是国内外专家学者研究的热点,人类参与的半自主空间机器人遥操作人机交互技术仍是当前空间探测领域的主要手段,但是,空间机器人与操作者之间的信号传输存在着较大的时延,极大地影响了遥操作任务。本文以空间机器人遥操作为背景,旨在削弱空间时延对遥操作的影响,对空间机器人虚拟环境建模相关技术展开深入研究。针对空间机器人的作业需求和遥操作机器人的研究现状,设计并搭建了基于多感知信息的空间机器人地面遥操作验证系统。首先对主从机器人进行运动学分析,实现主从机器人的正逆解,并建立了基于Schunk机械臂和七自由度力反馈手控器的运动学模型。通过空间机器人虚拟环境预测上位机软件的设计,为空间遥操作机器人系统各个模块的性能研制及实验验证提供理论依据与实验平台。然后针对空间机器人的预定义环境和非结构化环境分别展开虚拟环境的几何学建模,并提出相应的几何学修正方法进行实验研究。对于预定义环境下的虚拟机械臂几何学建模通过Open GL语言导入OBJ文件的方法实现预定义环境的几何学建模,并提出了一种虚拟机器人与虚拟对象碰撞检测的DAASD算法,通过基于ARMA预测模型修正算法完成了修正。对于非结构化环境的虚拟环境建模提出了一种基于RGB-D实时点云进行建模的方法,并采用RANSAC算法提取目标物体的几何特征,通过Barrett灵巧手触觉传感器采集的点云信息进行校准完成虚拟环境的几何学建模。围绕空间机器人虚拟机械臂的动力学建模进行研究,提出了一种适合Schunk机械臂与不同接触环境的非线性动力学模型CSCM模型,对该模型提出了合适的参数辨识方法进行模型参数估计,针对CSCM模型的非线性项作线性化处理,而对于动力学模型的线性项提出了一种基于自适应遗忘算子的最小二乘辨识算法,将每一步辨识出的动力学参数反馈给检测修正模块和主端虚拟环境。此外,对于动力学参数的修正,提出了一种基于最小可觉差的修正算法,通过保证虚拟力偏差在最小可觉差以内,确保虚拟力反馈建模的真实感。针对虚拟环境系统的稳定性研究,充分考虑环境和阻尼的关系,设计稳定性实验并验证了系统稳定性。最后针对人在回路的遥操作系统中不可避免的人为随机输入等给系统操作带来的消极影响,提出了一种基于RGB-D点云数据构建虚拟环境,通过视觉点云数据构建排斥力和吸引力势场模型实时地生成引导型虚拟夹具,针对机械臂禁止作业区域构建禁止型虚拟夹具,对操作者的行为规范作出约束保证系统安全,通过虚拟约束力建模极大地提高了操作者移动机械臂执行任务的效率,通过实验验证了有效性。最后设计并展开系统综合实验,验证虚拟环境的几何学建模和动力学建模的准确性,通过在不同时延条件下虚拟环境中操作者执行遥操作任务时的力反馈效果来验证系统的整体性和可靠性。
孙天成[5]（2020）在《基于排爆机器人的半自主多机协作系统研究》文中研究指明排爆机器人能够在危险环境下代替排爆人员对可疑的爆炸物进行检查、抓取、搬运和销毁,可作为搜爆、排爆作业的专业装备,是当前特种机器人研究的热点之一。本文针对多机器人的协同作业过程,重点研究远程操控、机械臂半自主抓取和多机器人协作等技术,设计并实现了基于排爆机器人的半自主多机协作系统。本文在调研排爆机器人及其关键技术研究现状的基础上,针对现实排爆过程中出现的两个主要问题:（1）单台机器人操作不便或无法完成任务;（2）通信质量问题导致遥控操作误差大,提出了半自主多机协作系统的总体设计方案。方案由远程操控子系统、机械臂半自主抓取子系统和多机器人协作子系统三部分组成。·远程操控子系统主要实现多机器人的远程监控、命令发送等功能。系统主控制器采用Exynos 4412处理器,以嵌入式Linux为操作系统,Qt/Embedded为人机交互设计平台,Live555为视频客户端,实现了多机器人的视频监控、状态反馈以及对机器人的远程遥控功能。·机械臂半自主抓取子系统主要负责对目标物的半自主抓取。系统采用RGBD摄像头作为视觉传感器获取深度图像;采用基于图像骨架的抓取位姿生成算法获得合适的抓取位姿;根据机械臂结构,采用D-H参数法对机械臂建模并进行正逆运动学分析;使用五次多项式插值方法进行轨迹规划;最后通过压力传感器采集末端压力数据,判断当前任务是否完成。·多机器人协作子系统主要负责协作策略和通信方案设计。系统制订了多机器人的协作流程;提出了基于WLAN技术的通信方案;并针对异构机器人设计了一致化交互协议模块。最后,本文设计了多个实验对半自主多机协作系统及其各子系统进行测试,包括通信测试、软件功能测试、机械臂仿真测试、半自主抓取测试、一致化交互协议测试等,测试结果表明系统能够实现多台排爆机器人的半自主协作抓取,满足预期的设计目标。
刘琳[6]（2020）在《基于张拉整体结构的仿生膝关节机构设计方法》文中研究指明仿生膝关节机器人模仿生物运动灵活性和自适应的特性,以实现在非结构环境下的稳定行走。人体膝关节作为人体最复杂的结构,其具有的灵活性、半自主复位和自锁的特性,能够与非结构化环境交互,保证人体稳定行走。为了使仿生膝关节机构具有和人体膝关节类似的行走功能,本文依据仿生学和张拉整体结构理论,通过仿生映射将人体膝关节形态结构和张拉整体结构有机融合,设计了一种兼具灵活性、半自主复位和自锁特性的仿生膝关节机构。具体研究内容如下:（1）人体膝关节多元耦合生物映射模型。基于仿生学理论和方法,提取和简化人体膝关节运动机理与形态结构,建立人体膝关节多元耦合生物映射模型;（2）张拉整体结构理论仿生映射机构。根据仿生膝关节机构原理图,通过张拉整体结构的理论和方法,运用仿生映射建立类似人体膝关节的机构;（3）仿生膝关节机构构型分析和稳定性判断。建立了机构的结点平衡方程并求解,实现机构构型分析;基于切线刚度矩阵的正定性,判断仿生膝关节机构的稳定性;（4）仿生膝关节机构的运动学分析。建立机构的映射模型,通过位置反解求解机构的弹簧单元长度变化量,根据人体膝关节特征参数确定仿生膝关节机构的尺寸参数。根据人体膝关节结构特点,对仿生膝关节机构进行运动学分析,得到弹簧形变量理论计算结果,匹配机构弹簧单元弹簧刚度,并通过静力平衡进行机构的弹簧刚度匹配,完成仿生膝关节机构运动学分析;（5）虚拟样机仿真与实验验证。通过Adams仿真验证仿生膝关节机构能够实现类似于人体膝关节的变化运动,将求解机构运动过程中弹簧单元刚度匹配到Adams中的机构,通过仿真输出弹簧单元形变量结果,将两种方式得到的结果进行对比,进一步验证理论方法的正确性。利用3D打印技术制造物理样机,并完成装配和调试。通过试验测试平台,运动模拟机构的屈曲运动和伸直运动测试,验证仿生膝关节机构具有类似于人体膝关节的屈曲和伸直运动状态和运动性能。本课题以人体膝关节为仿生模本,结合张拉整体结构理论和机构学设计方法实现了仿生膝关节机构构型设计,用于解决仿生机器人膝关节无法兼具灵活性、半自主复位的同时通过自身自锁的问题。
刘永志[7]（2020）在《眼在手外低成本机械臂智能目标抓取研究》文中研究指明如何使机器人高效、高性价比地服务于工业一直是国内外学者研究的热点。高端机械臂精度高、速度快、稳定性好但是成本昂贵,中端和低端的机械臂价格便宜但是精度、速度和稳定性都不能很好得满足需求。本课题围绕低成本的机械臂抓取系统进行研究,采用深度学习技术和强化学习技术,实现机械臂更加快速、准确和智能的抓取。本文以低成本机械臂抓取系统为课题,围绕机械臂抓取的位姿估计模块、控制器算法模块和目标检测模块的三大模块进行研究。本文在前人的基础上进行拓展,首先设计了系统的整体框架和流程,然后设计了系统的核心方案。本文以提高机械臂抓取速度、精度和智能程度为核心,针对以上三个模块进行了四个方面的设计。针对位姿估计模块,端到端的机械臂训练需要大型的数据集,本文采取了虚拟数据集和域适应的方法,降低了人工标注成本。根据位姿估计时相机相对于机械臂的位姿变化与否,本文设计了一种基于半自主标定的位姿估计方法,减少位姿估计参数的维度,在位姿估计精度略有提升的情况下,大大加快了系统的抓取速度。针对控制器算法模块,强化学习与传统控制各有特点。对于机械臂的控制,本文分析和比较了两种控制器算法。针对强化学习在进行机械臂控制时,随着步数的增加,机械臂末端的坐标与目标坐标的差值没有持续下降的问题,本文研究了基于误差作用下的强化学习控制器算法,将误差作用于强化学习控制器,该算法从一定程度上加快了网络收敛。针对目标分类和检测模块,为了便于测试,本文首先制作了自己的数据集。对于训练样本差异性,本文引入了样本优先级的定义,使用图片的分类损失和回归损失作为样本的优先级,针对损失较大的样本加大训练次数,从而提高了目标分类和检测模块的精度。本系统是智能抓取系统,为了实现机械臂的抓取,设计了高效率的坐标转换方法,实现待抓取目标的坐标从像素坐标系到机械臂坐标系的转换。本文为测试系统的性能,对系统各个模块进行实验,最终对系统整体进行实验,证明了设计的有效性。
袁旺[8]（2019）在《基于脑—机接口的轮式移动双臂机器人控制方法研究》文中指出脑控技术在医疗康复、军事科学、科研教育、智能家居、休闲娱乐等领域具有巨大的应用价值和应用潜力。当前基于脑电信号（electroencephalograph,EEG）的机器人脑控技术在实时性、稳定性、精准性、安全性、鲁棒性和自适应性等多方面存在诸多问题。本文针对当前机器人脑控技术的不足,研究了一类复合型机器人——轮式移动双臂机器人的脑控方法。结合脑-机接口（brain-computer interface,BCI）技术与机器人控制方法,给出了物理约束下脑控冗余机械双臂（操作臂）的不对称操控、复杂环境中脑控非完整轮式移动平台（底盘）的导航避障、物理约束下脑控多个非完整轮式移动平台的并行操控等问题的解决方案,并进行了理论分析与实验验证,实现了轮式移动双臂机器人高效的人机交互。本文主要工作总结如下:1.在分析SSVEP脑电信号生理特征的基础上研究设计了多通道采集、多步骤滤波、多算法解码的SSVEP-BCI系统,并阐明了脑电信号采集转换、滤波处理、特征提取和分类识别的技术实现流程。开展的实验验证了系统的性能,并对功率谱密度分析（power spectrum density analysis,PSDA）、支持向量机（support vector machine,SVM）、典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）和多变量同步指数（multivariate synchronization index,MSI）四种脑电识别算法的分类识别效果进行了比较分析。2.针对物理约束下脑控冗余机械双臂的不对称操控问题,提出了操控双臂末端执行器相对运动的脑控策略。首先,利用相对雅克比矩阵把双臂的运动规划问题简化为一个机械臂的运动规划问题;然后,提出了相比常规曼哈顿网格脑控方式更安全的极坐标脑控方式来控制简化后的机械臂的末端执行器在限定平面内的运动,脑电分类结果对应末端执行器在极坐标系下的径向和转向运动以规划其在限定平面内的轨迹;由于自由度冗余,任务空间轨迹在向关节空间转化时存在着多解或无穷解,为了找到满足优化准则且考虑关节位置和关节速度限制等物理约束的最优解,将这个带有约束条件的运动优化问题转化为二次规划（quadratic programming,QP）问题;最后,采用基于线性可变不等式（linear variational inequalities,LVI）的原对偶神经网络（primal-dual neural network,PDNN）简化计算量在线求解此二次规划问题得到最优关节角速度,从而获得机械臂关节空间的最优轨迹,避免了关节偏差角现象,保障了脑控机械双臂相对运动的可重复性、实时性和安全性。3.针对复杂环境中脑控非完整轮式移动平台的导航避障问题,提出了适用于地面打滑、颜色杂乱、光线不均、多障碍物环境中的半自主脑控导航避障策略。首先,提出了多源信息融合的同步定位与构图（simultaneous localization and mapping,SLAM）方法保障了机器人在地面打滑、背景颜色杂乱、光线不均匀环境中的实时定位与精准构图;然后,提出了具有全局位姿收敛性质的人工势场（artificial potential field,APF）法进行障碍物环境下安全的路径规划,其在避障的同时可克服非完整约束实现机器人位姿的收敛;接着,为适应地面打滑干扰,运用基于微分平坦理论的鲁棒控制器来跟踪规划的瞬时轨迹,其全面地考虑机器人与地面横向、纵向、转向打滑来抵消和抑制打滑干扰。以上三者结合的导航策略在非完整轮式移动平台的每一控制周期内形成了定位更新、路径搜寻、轨迹生成、轨迹跟踪的闭环结构,使得在线导航精准、稳定而高效。最后,在上述导航策略基础上,创造性地提出了EEG信号改变人工势场的轮式移动机器人脑控方法,定义了脑电分类结果与作用于非完整轮式移动平台上人工势场分布的转换关系,从而形成了人的控制意图与机器人避障行为的直觉映射,机器人在人工势场作用下自动向目标位姿收敛,这种半自主脑控导航避障方式减少了操作者操作负担。4.针对物理约束下脑控多个非完整轮式移动平台的并行操控问题,提出了基于非线性模型预测控制（nonlinear model predictive control,NMPC）的领航-跟随型编队控制方法,通过脑-机接口控制编队系统中的领航机器人来实现对多机器人的脑控操作。首先,在受脑控的领航机器人上设置两个特征点,根据相机透视投影模型,借助图像坐标系、摄像头坐标系、跟随机器人坐标系和惯性坐标系之间的映射关系,建立起多个非完整轮式移动机器人的视觉编队运动学模型;然后,采用模型预测控制考虑系统的非完整约束、输入约束和系统状态约束等来稳定系统,把模型预测控制滚动优化过程中的最小化代价函数问题转化为二次规划问题;最后,通过基于线性可变不等式的原对偶神经网络优化方法在线快速求解编队控制二次规划问题的最优解。通过提出的领航-跟随型编队控制方法,跟随机器人可从不同的初始状态镇定到由脑控领航机器人所带领的运动状态。由于运用的模型预测控制是一种滚动时域的闭环优化控制策略具有较好的抗干扰能力,且控制过程中周全地考虑了编队系统的各物理约束,此外运用的原对偶神经网络能快速求解模型预测控制过程中的优化问题,因此提出的编队控制方法对应地保障了脑控多机器人并行操作较好的稳定性、鲁棒性、平滑性、安全性以及实时性。
李欢欢[9]（2019）在《复杂环境移动探测机器人测控系统研究》文中进行了进一步梳理随着许多先进的理论和技术在机器人领域被提出,移动探测机器人已经取得了长足的发展,并带来了明显的社会价值和经济效益。移动探测机器人通常需要进入危险复杂的未知环境,代替人进行侦察、取样、救援救灾和应急处置等任务,可以大大降低甚至避免人员伤亡。本文针对面向复杂环境的移动探测机器人测控系统展开相关研究。本文首先分析了国内外移动探测机器人的发展状况,并指出目前移动探测机器人存在的主要问题。设计并实现了一款可用于复杂环境的移动探测机器人。该机器人采用人机交互遥操作模式下局部自主的测控系统架构,按照模块化、松散耦合、层次化和高可用的设计原则,将系统分为驱动级、传感控制级和监视操作级。稳定高可靠的电子系统是整个移动机器人良好运作的保障,移动探测机器人电子系统采用模块化、层次化和网络化的思想进行设计,实现了各功能模块之间的高内聚低耦合,便于系统集成、维护和升级。移动探测机器人电子系统主要由电源模块、数传电台、图传电台、主控模块、机械臂控制模块、传感控制模块、运动控制模块和扩展模块等部分组成。针对电子系统各功能模块,基于模块化和多任务的思想设计机器人下位机软件,同时为了满足机器人对实时性的要求,整个下位机软件均移植uC/OS-III实时操作系统。为了满足移动探测机器人能够在不同使用场合下顺利完成任务,研究并设计了稳定可靠的移动探测机器人人机交互软件系统,该软件系统主要用来对机器人进行运动控制、状态反馈和环境监测。人机交互系统充分考虑到操作人员的主观感受,为操作人员提供较好的视觉临场感和多样化的操作模式,改善了传统的人机交互模式,使得系统具有较好的人机交互体验感。此外,移动探测机器人还需具备一定的局部自主能力,在保障机器人自身安全性和可靠性的同时,使得机器人能够完成多样化的任务。为了确保机器人能够安全通过楼梯需要知道楼梯的坡度信息,本文提出一种基于激光雷达的楼梯角度识别方法,解决了移动探测机器人在执行任务过程中楼梯角度识别问题。为了使得移动探测机器人能够应用于消防救援场景,本文提出了一种基于机器视觉的火源识别方法,消防指挥员可以根据火源位置信息高效地展开扑救任务。
董淑娴[10]（2019）在《机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究》文中研究表明将遥操作与机器人拖拉机相结合,就是通过“人在环”的方式将机器的智能与人的智能相融合,让机器人拖拉机有了新的发展趋势——基于人机协作控制,意味着操作员需要与自动化系统相互理解、相互协作、相互配合,共同完成作业任务,这不仅能充分发挥人的作用,还能极大提高作业效率和自动化系统的智能化水平。因此,将功能在操作员与自动化系统之间进行合理的分配对以安全、高效作业为前提的机器人拖拉机遥操作系统具有十分重要的意义。通过阅读相关文献可知,在工业自动化、航空航天和飞机等领域的功能分配存在两种方式:静态功能分配和动态功能分配。研究表明,静态功能分配存在明显的不足之处,如:出现“人不在环”、操作员过于信赖自动化系统而导致的态势感知能力不足或警惕性降低的现象,因此,最好的办法是能进行人机功能动态分配,即根据实时环境的变化将功能重新分配。本文将人机合作理念融入到机器人拖拉机遥操作系统中,针对机器人拖拉机遥操作的人机协同系统中功能分配问题进行了探索,主要内容与工作有:1.人机协同模式设计。基于实验室前期搭建的遥操作平台,根据遥操作系统的特点,提出融合情景意识原则和人机功能分配原则的三种远程操纵模式,并对远程操纵系统进行了设计,包括用户界面设计、数据处理方式设计和通讯方式设计。2.人机系统功能的分析与分解。阐述了功能分解的过程与意义,通过对人机能力进行分析,完成了机器人拖拉机远程控制系统的功能分解,并描述了建立云模型推理机制的过程,实现了对任务难易程度的划分与表示。3.障碍物的检测与定位。结合目标检测技术的发展历程,选用基于信息融合的方法完成障碍物检测与定位。详细阐述了 Faster R-CNN网络结构以及激光雷达数据处理过程,搭建了基于VGG-16的Faster R-CNN的目标检测模型,建立了样本训练集和测试集,完成了对行人和拖拉机的检测,准确率分别为79.92%、87.92%,利用迭代最近点匹配算法（Iterative Closest Point,ICP）算法将二者检测结果进行融合,完成障碍物的检测与定位,从而实现机器人拖拉机能够对任务的需求进行判定。4.功能分配研究。根据人机能力优势对比分析,完成了静态功能分配,再根据农业作业实时环境因素和实际需求总结了何时改变自动化等级以及如何改变自动化等级的原则,阐述了 BP神经网络、遗传算法和自适应算法的流程,并建立了基于自适应遗传BP神经网络自动化等级预测模型。仿真结果表明,自适应遗传BP神经网络的预测效果最好。
二、基于行为控制的半自主移动机器人系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于行为控制的半自主移动机器人系统（论文提纲范文）
（2）核环境下机器人自主拆解作业规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 核环境下作业机器人研究现状 |
| 1.2.2 机器人作业规划研究现状 |
| 1.2.3 遥操作机器人中的虚拟现实技术研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 核环境下机器人系统方案与运动学分析 |
| 2.1 核退役工程任务与需求分析 |
| 2.1.1 核退役设备室和退役任务 |
| 2.1.2 核退役工程对机器人系统需求分析 |
| 2.2 核环境下机器人系统方案 |
| 2.2.1 机器人本体结构 |
| 2.2.2 机器人控制系统硬件 |
| 2.2.3 机器人控制系统功能 |
| 2.3 机器人作业任务分析与模式设计 |
| 2.3.1 机器人作业任务 |
| 2.3.2 机器人作业模式设计 |
| 2.4 机器人运动学模型与分析 |
| 2.4.1 核环境下机器人运动学模型 |
| 2.4.2 机器人正运动学分析 |
| 2.4.3 机器人逆运动学分析 |
| 2.4.4 机器人运动学仿真验证 |
| 2.4.5 机器人工作空间分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机器人避障路径规划与管道拆解自主作业规划 |
| 3.1 基于包围盒的碰撞检测方法研究 |
| 3.1.1 碰撞检测方法分析和选择 |
| 3.1.2 基于包围盒法的碰撞检测数学建模 |
| 3.1.3 碰撞检测算法流程 |
| 3.2 基于改进RRT*算法的避障路径规划 |
| 3.2.1 基本RRT算法 |
| 3.2.2 改进的RRT*算法 |
| 3.2.3 避障路径规划仿真实验与分析 |
| 3.3 管道拆解自主作业规划 |
| 3.3.1 管道拆解作业模式设计 |
| 3.3.2 管道拆解作业算法详述 |
| 3.3.3 自适应切割路径规划 |
| 3.3.4 自适应切割路径仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 罐体拆解与废料回收自主作业规划 |
| 4.1 人机混合作业模式设计 |
| 4.2 罐体拆解自主作业规划 |
| 4.2.1 拱顶切割作业规划 |
| 4.2.2 罐壁切割作业规划 |
| 4.2.3 罐底切割作业规划 |
| 4.2.4 罐体切割作业仿真 |
| 4.3 基于遗传算法优化的废料回收自主作业规划 |
| 4.3.1 废料回收轨迹规划 |
| 4.3.2 遗传算法原理与求解过程 |
| 4.3.3 废料回收自主作业仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 核环境下机器人自主作业系统平台开发与验证 |
| 5.1 基于虚拟现实的自主作业控制平台搭建 |
| 5.1.1 人机交互设计 |
| 5.1.2 三维模型创建 |
| 5.2 机器人作业任务规划 |
| 5.3 机器人自主作业规划仿真验证 |
| 5.3.1 管道自主拆解作业仿真 |
| 5.3.2 罐体拆解人机混合作业仿真 |
| 5.3.3 废料回收人机混合作业仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（3）地面无人系统研究综述（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 地面无人系统分类 |
| 2 地面无人系统发展历程 |
| 3 地面无人系统国内外研究情况 |
| 3.1 国外地面无人系统研究现状 |
| 3.2 国内地面无人系统研究现状 |
| 3.3 国内外差距 |
| 3.3.1 总体设计技术 |
| 3.3.2 机动平台技术 |
| 3.3.3 自主行为技术 |
| 3.3.4 指挥控制技术 |
| 4 地面无人系统关键技术 |
| 5 地面无人系统发展趋势 |
| 5.1 自主地面无人系统实用化进程加快 |
| 5.2 探索地面有人—无人装备协同作战 |
| 5.3 仿生地面无人系统的发展将倍受关注 |
| 6 地面无人系统发展建议 |
| 6.1 地面无人系统总体设计技术方面 |
| 6.2 地面无人机动平台技术方面 |
| 6.3 地面无人系统自主行为技术方面 |
| 6.4 地面无人系统指挥控制技术方面 |
| 7 结论 |
（4）基于多感知信息的空间机器人环境建模及实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外空间机器人遥操作研究现状 |
| 1.2.1 国外空间机器人遥操作研究现状 |
| 1.2.2 国内空间机器人遥操作研究现状 |
| 1.3 国内外空间机器人环境建模研究现状 |
| 1.3.1 国外空间机器人环境建模研究现状 |
| 1.3.2 国内空间机器人环境建模研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容及组织结构 |
| 第二章 多感知信息的空间机器人遥操作系统构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间机器人遥操作系统总体设计 |
| 2.2.1 遥操作系统主端控制 |
| 2.2.2 遥操作系统从端控制 |
| 2.3 主从机器人运动学分析 |
| 2.3.1 手控器运动学分析 |
| 2.3.2 机械臂运动学分析 |
| 2.4 空间机器人虚拟环境预测软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 空间机器人的虚拟环境几何学建模及修正 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预定义环境的虚拟环境几何学建模 |
| 3.2.1 虚拟机械臂几何学建模 |
| 3.2.2 目标物体碰撞检测算法 |
| 3.3 非结构化环境的虚拟环境几何学建模 |
| 3.3.1 视觉传感器点云采集 |
| 3.3.2 点云环境坐标变换 |
| 3.3.3 目标物体信息提取 |
| 3.4 几何学建模修正与触觉点云校准 |
| 3.4.1 几何学修正方法概述 |
| 3.4.2 触觉点云校准 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 空间机器人虚拟环境的动力学建模与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 虚拟环境动力学模型建立 |
| 4.2.1 环境动力学建模概述 |
| 4.2.2 环境动力学模型确定 |
| 4.3 动力学模型参数辨识及修正方法 |
| 4.3.1 CSCM模型参数辨识算法 |
| 4.3.2 自适应遗忘算子最小二乘参数辨识算法 |
| 4.3.3 CSCM模型参数修正方法 |
| 4.4 非结构化环境虚拟力约束研究 |
| 4.4.1 虚拟夹具的生成概述 |
| 4.4.2 引导型虚拟夹具的构建 |
| 4.4.3 禁止区域型虚拟夹具的构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 几何学建模实验 |
| 5.2.1 几何学建模修正实验 |
| 5.2.2 视触觉点云结合校准实验 |
| 5.3 动力学建模实验 |
| 5.3.1 动力学参数辨识及修正实验 |
| 5.3.2 系统稳定性分析实验 |
| 5.4 虚拟力约束实验 |
| 5.4.1 实验设计 |
| 5.4.2 实验结果与分析 |
| 5.5 不同时延下虚拟环境力跟踪实验 |
| 5.5.1 实验设计 |
| 5.5.2 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间的成果 |
（5）基于排爆机器人的半自主多机协作系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 排爆机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 半自主多机协作系统关键技术研究现状 |
| 1.3.1 远程操控技术 |
| 1.3.2 移动机械臂抓取技术 |
| 1.3.3 多机器人协作技术 |
| 1.4 课题主要内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 总体方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 问题分析 |
| 2.1.2 系统功能需求 |
| 2.2 机器人硬件平台简介 |
| 2.3 系统总体方案设计 |
| 2.3.1 远程操控子系统总体方案设计 |
| 2.3.2 机械臂半自主抓取子系统总体方案设计 |
| 2.3.3 多机器人协作子系统总体方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 远程操控子系统设计 |
| 3.1 远程操控子系统硬件设计 |
| 3.1.1 主控制器选型 |
| 3.1.2 电源模块设计 |
| 3.1.3 接口模块设计 |
| 3.1.4 其他功能电路 |
| 3.2 远程操控子系统软件设计 |
| 3.2.1 环境搭建 |
| 3.2.2 主线程设计 |
| 3.2.3 机器人线程组设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 机械臂半自主抓取子系统设计 |
| 4.1 机器视觉基础理论 |
| 4.1.1 小孔成像模型 |
| 4.1.2 结构光技术原理 |
| 4.1.3 坐标系转换 |
| 4.2 系统预处理 |
| 4.2.1 相机标定 |
| 4.2.2 图像配准 |
| 4.3 基于图像骨架的抓取位姿生成算法 |
| 4.3.1 位姿生成算法流程 |
| 4.3.2 算法预处理 |
| 4.3.3 图像骨架提取 |
| 4.3.4 位姿筛选和生成 |
| 4.4 目标抓取 |
| 4.4.1 运动学求解 |
| 4.4.2 轨迹规划 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多机器人协作子系统设计 |
| 5.1 协作策略制定 |
| 5.2 通信方案设计 |
| 5.2.1 方案选择 |
| 5.2.2 网络通信流程 |
| 5.3 一致化交互协议模块设计 |
| 5.3.1 问题分析 |
| 5.3.2 协议制定 |
| 5.3.3 协议实现 |
| 5.4 协议测试软件开发 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 远程操控子系统测试 |
| 6.1.1 通信测试 |
| 6.1.2 软件功能测试 |
| 6.2 机械臂半自主抓取子系统测试 |
| 6.2.1 参数校准 |
| 6.2.2 机械臂仿真平台搭建 |
| 6.2.3 压力传感器测试 |
| 6.2.4 机械臂半自主抓取测试 |
| 6.3 多机器人协作子系统测试 |
| 6.4 系统总体测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（6）基于张拉整体结构的仿生膝关节机构设计方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 仿生膝关节机器人研究现状 |
| 1.2.1 仿生膝关节机器人国外研究现状 |
| 1.2.2 仿生膝关节机构国内研究现状 |
| 1.3 张拉整体结构的理论研究 |
| 1.4 研究技术路线和主要内容 |
| 1.4.1 研究技术路线 |
| 1.4.2 研究主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 仿生张拉膝关节设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人体膝关节运动术语 |
| 2.3 人体膝关节运动特征的提取 |
| 2.4 人体膝关节形态结构的提取 |
| 2.4.1 膝关节骨骼 |
| 2.4.2 膝关节肌肉肌腱网络 |
| 2.5 人体膝关节形态结构的简化 |
| 2.6 人体膝关节仿生映射等效模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 仿生膝关节机构构型分析与稳定性判断 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 仿生膝关节机构结点平衡方程的建立 |
| 3.3 仿生膝关节机构结点平衡方程的求解 |
| 3.4 仿生膝关节机构稳定性的计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 仿生膝关节机构运动学分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 旋转齐次坐标变换 |
| 4.3 位置反解 |
| 4.4 弹簧力的计算与弹簧刚度匹配 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 仿生膝关节机构仿真分析与物理样机测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 仿生膝关节机构仿真分析 |
| 5.2.1 仿真分析基本步骤与模型仿真建立 |
| 5.2.2 模型仿真分析 |
| 5.2.3 弹簧长度变化对比分析 |
| 5.3 物理样机的仿生制造 |
| 5.3.1 仿生膝关节物理样机模型 |
| 5.3.2 试验测试平台 |
| 5.4 仿生膝关节运动测试 |
| 5.4.1 仿生膝关节伸直运动特征测试 |
| 5.4.2 仿人膝关节屈曲运动特征测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（7）眼在手外低成本机械臂智能目标抓取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究意义和背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于视觉的位姿估计研究现状 |
| 1.2.2 控制算法研究现状 |
| 1.2.3 计算机视觉的国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 基于视觉的低成本机械臂智能目标抓取系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统的整体框架 |
| 2.3 系统核心方案设计 |
| 2.3.1 基于视觉的位姿估计方案设计 |
| 2.3.2 控制器方案设计 |
| 2.3.3 智能目标检测方案设计 |
| 2.4 机械臂抓取系统评估标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于视觉的位姿估计算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机械臂与相机的选取 |
| 3.3 相机标定的理论基础和实验 |
| 3.4 基于半自主标定的位姿估计算法设计 |
| 3.4.1 位姿估计问题描述 |
| 3.4.2 关键点检测算法数据集 |
| 3.4.3 关键点检测算法网络设计 |
| 3.4.4 基于透视变换的3D位姿重构设计 |
| 3.4.5 基于几何约束的域适应算法设计 |
| 3.4.6 基于相机模型的半自主标定设计 |
| 3.5 实验和分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于DDPG的机械臂控制算法设计 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 DDPG训练平台 |
| 4.3 P控制与DDPG控制算法研究 |
| 4.3.1 PID算法研究 |
| 4.3.2 DDPG算法研究 |
| 4.4 基于误差的DDPG机械臂控制算法设计 |
| 4.4.1 基于P控制的机械臂控制算法设计 |
| 4.4.2 基于DDPG的机械臂控制算法设计 |
| 4.4.3 基于P控制和DDPG控制机械臂控制实验和分析 |
| 4.4.4 基于误差的DDPG控制算法分析 |
| 4.4.5 针对测试的基于误差的DDPG算法设计 |
| 4.4.6 针对训练的基于误差的DDPG算法设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 智能目标图像检测算法设计 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 基于样本优先级的目标检测算法 |
| 5.2.1 数据集 |
| 5.2.2 卷积神经网络基础 |
| 5.2.3 算法设计 |
| 5.3 坐标转换 |
| 5.4 实验和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于脑—机接口的轮式移动双臂机器人控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 英文缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外脑控机器人研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 脑控机器人关键技术 |
| 1.3.1 脑-机接口技术 |
| 1.3.2 冗余机械臂逆运动学优化 |
| 1.3.3 移动机器人自主定位 |
| 1.3.4 移动机器人路径规划 |
| 1.3.5 移动机器人运动控制 |
| 1.3.6 存在问题与挑战 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SSVEP脑-机接口介绍 |
| 2.3 SSVEP诱发界面设置 |
| 2.4 SSVEP信号采集 |
| 2.5 SSVEP信号分析 |
| 2.5.1 功率谱密度估计 |
| 2.5.2 支持向量机 |
| 2.5.3 典型相关分析 |
| 2.5.4 多变量同步指数 |
| 2.6 脑电信号分类识别实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 物理约束下脑控冗余机械双臂的不对称操控 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双臂相对运动及相对雅可比矩阵 |
| 3.3 脑电分类结果与末端执行器运动的映射关系 |
| 3.4 基于原对偶神经网络优化的关节空间控制 |
| 3.5 系统构建与实现 |
| 3.5.1 硬件组成 |
| 3.5.2 软件设计 |
| 3.6 系统交互过程 |
| 3.7 实验分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 复杂环境中脑控非完整轮式移动平台的导航避障 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 非完整轮式移动平台运动学模型 |
| 4.3 多源信息融合的同步定位与构图 |
| 4.3.1 凹型矩形特征提取 |
| 4.3.2 彩色二维码特征提取 |
| 4.3.3 基于扩展卡尔曼滤波的多源信息融合 |
| 4.3.4 基于激光传感器信息的全局地图构建 |
| 4.4 基于人工势场的轨迹规划方法 |
| 4.4.1 常规人工势场 |
| 4.4.2 极性人工势场 |
| 4.5 轨迹跟踪控制策略 |
| 4.5.1 基于李雅普诺夫直接法的常规控制器 |
| 4.5.2 基于微分平坦理论的鲁棒跟踪控制器 |
| 4.6 脑电分类结果与人工势场分布的映射关系 |
| 4.7 系统构建与实现 |
| 4.7.1 硬件组成 |
| 4.7.2 软件设计 |
| 4.8 系统交互过程 |
| 4.9 实验分析 |
| 4.9.1 多源信息融合的定位与构图实验 |
| 4.9.2 极性势场法与常规势场法轨迹规划对比实验 |
| 4.9.3 常规控制器与鲁棒控制器轨迹跟踪对比实验 |
| 4.9.4 脑控非完整轮式移动平台的自主导航避障实验 |
| 4.9.5 脑控非完整轮式移动平台的半自主导航避障实验 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 物理约束下脑控多个非完整轮式移动平台的并行操控 |
| 5.1 模型建立 |
| 5.1.1 非完整轮式移动平台的运动学模型 |
| 5.1.2 单目视觉模型 |
| 5.1.3 SBOS编队系统运动学模型 |
| 5.1.4 TPPS编队系统运动学模型 |
| 5.1.5 编队系统离散化的计算模型 |
| 5.2 非线性模型预测控制 |
| 5.3 原对偶神经网络动力学优化 |
| 5.4 脑控多个非完整轮式移动平台的交互过程 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 基于SBOS运动学模型的编队控制实验 |
| 5.5.2 基于TPPS运动学模型的编队控制实验 |
| 5.5.3 脑控多个非完整轮式移动平台的并行操控实验 |
| 5.6 结论 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 引理5.1的证明 |
| 附录2 引理5.2的证明 |
| 附录3 引理5.3的证明 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）复杂环境移动探测机器人测控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究动态 |
| 1.2.2 国内研究动态 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.3.1 环境适应性问题 |
| 1.3.2 环境感知能力的局限性 |
| 1.3.3 自主能力的局限性 |
| 1.3.4 人机交互能力的局限性 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 复杂环境移动探测机器人系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 移动机器人本体设计 |
| 2.2.1 机器人移动平台 |
| 2.2.2 车载机械臂 |
| 2.3 移动机器人运动学分析 |
| 2.3.1 移动平台运动学分析 |
| 2.3.2 机械臂运动学分析 |
| 2.4 机器人测控系统设计 |
| 2.5 系统总线 |
| 2.5.1 CAN工作原理 |
| 2.5.2 CAN数据帧的结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 复杂环境移动探测机器人硬件设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 微控制器选型 |
| 3.2.1 STM32F767IGT6 核心电路 |
| 3.2.2 STM32F103RCT6 核心电路 |
| 3.3 电源模块 |
| 3.3.1 24 V转12V电路 |
| 3.3.2 12 V转5V电路 |
| 3.3.3 5V转3.3V电路 |
| 3.4 主控模块 |
| 3.4.1 CAN总线接口电路 |
| 3.4.2 RS232 接口电路 |
| 3.4.3 RS485 接口转换电路 |
| 3.4.4 USB接口电路 |
| 3.5 机器人运动控制模块 |
| 3.6 机械臂控制模块 |
| 3.7 机器人传感控制模块 |
| 3.7.1 姿态传感器 |
| 3.7.2 GPS/北斗定位模块 |
| 3.7.3 伽马剂量率仪 |
| 3.7.4 气体传感器 |
| 3.8 无线通讯设备 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 复杂环境移动探测机器人下位机软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 uC/OS-III实时操作系统 |
| 4.3 Bootloader设计 |
| 4.4 主控模块用户应用程序设计 |
| 4.5 机械臂控制模块用户应用程序设计 |
| 4.6 传感控制模块用户应用程序设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 复杂环境移动探测机器人人机交互软件系统设计 |
| 5.0 引言 |
| 5.1 遥操作监控软件 |
| 5.1.1 串口通讯模块 |
| 5.1.2 视频采集模块 |
| 5.1.3 姿态反馈模块 |
| 5.1.4 语音控制模块 |
| 5.1.5 无线手柄控制模块 |
| 5.1.6 用户界面 |
| 5.2 基于有线网路的数据传输系统设计 |
| 5.2.1 数据传输系统总体设计 |
| 5.2.2 基本数据传输的实现 |
| 5.2.3 视频传输实现 |
| 5.2.4 数据传输测试 |
| 5.3 人机交互系统综合测试 |
| 5.3.1 地面适应性能测试 |
| 5.3.2 爬坡和爬楼性能测试 |
| 5.3.3 抓取性能测试 |
| 5.3.4 多机器人协作测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 复杂环境移动探测机器人局部自主研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于激光雷达的楼梯角度识别方法研究 |
| 6.2.1 激光雷达 |
| 6.2.2 激光雷达数据采集 |
| 6.2.3 激光雷达数据预处理 |
| 6.2.4 基于K均值聚类算法的楼梯信息提取 |
| 6.2.5 基于角点检测的楼梯特征提取 |
| 6.2.6 最小二乘拟合求楼梯倾角 |
| 6.2.7 结论与分析 |
| 6.3 基于机器视觉的火源检测方法研究 |
| 6.3.1 红外图像采集 |
| 6.3.2 图像掩膜处理 |
| 6.3.3 图像滤波处理 |
| 6.3.4 火焰特征提取 |
| 6.3.5 火焰区域检测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间的成果 |
（10）机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 遥操作农业机器人发展现状 |
| 1.3 人机智能融合 |
| 1.4 功能分配国内外研究现状 |
| 1.5 研究目标及论文结构安排 |
| 1.5.1 研究目标及内容 |
| 1.5.2 论文结构安排 |
| 第二章 机器人拖拉机遥操作人机操纵系统设计 |
| 2.1 遥操作系统与通讯网络平台介绍 |
| 2.1.1 系统总体介绍 |
| 2.1.2 通讯网络 |
| 2.1.3 机载终端硬件与控制系统 |
| 2.2 人机合作的概念 |
| 2.3 遥操作控制回路设计 |
| 2.4 情境意识原则 |
| 2.5 远程遥操作系统设计 |
| 2.5.1 远程遥操作控制模式设计 |
| 2.5.2 远程操纵系统软件设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 人机系统功能的分析与分解 |
| 3.1 人机系统功能分析和类型 |
| 3.1.1 人机系统功能分析 |
| 3.1.2 人机系统的类型 |
| 3.2 人机能力分析与对比 |
| 3.3 功能的分析与分解 |
| 3.3.1 云模型理论 |
| 3.3.2 云规则的确定 |
| 3.3.3 云规则的形成过程 |
| 3.4 功能分配原则 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于信息融合的障碍物检测与定位 |
| 4.1 目标检测算法 |
| 4.2 障碍物检测硬件系统介绍 |
| 4.3 基于信息融合的障碍物检测 |
| 4.3.1 基于区域提取的目标检测 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.3.3 激光雷达数据聚类分析 |
| 4.3.4 基于ICP算法的数据融合 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究 |
| 5.1 功能分配的概念 |
| 5.2 静态功能分配 |
| 5.3 动态功能分配 |
| 5.3.1 动态功能分配触发机制 |
| 5.3.2 自动化等级的划分 |
| 5.3.3 自动化等级改变的流程 |
| 5.4 基于神经网络和专家系统的自动化等级改变方法 |
| 5.4.1 BP神经网络 |
| 5.4.2 基于自适应遗传算法优化的BP神经网络设计 |
| 5.5 仿真结果 |
| 5.5.1 迭代次数对比 |
| 5.5.2 预测准确率对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
四、基于行为控制的半自主移动机器人系统（论文参考文献）
- [1]基于临场感的遥操作机器人共享控制研究综述[J]. 陈英龙,宋甫俊,张军豪,宋伟,弓永军. 浙江大学学报(工学版), 2021(05)
- [2]核环境下机器人自主拆解作业规划研究[D]. 杨瑞. 江南大学, 2021(01)
- [3]地面无人系统研究综述[A]. 郭佳. 中国航天电子技术研究院科学技术委员会2020年学术年会优秀论文集, 2020
- [4]基于多感知信息的空间机器人环境建模及实验研究[D]. 谢桂平. 东南大学, 2020(01)
- [5]基于排爆机器人的半自主多机协作系统研究[D]. 孙天成. 东南大学, 2020(01)
- [6]基于张拉整体结构的仿生膝关节机构设计方法[D]. 刘琳. 长春工业大学, 2020
- [7]眼在手外低成本机械臂智能目标抓取研究[D]. 刘永志. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [8]基于脑—机接口的轮式移动双臂机器人控制方法研究[D]. 袁旺. 华南理工大学, 2019(02)
- [9]复杂环境移动探测机器人测控系统研究[D]. 李欢欢. 东南大学, 2019(06)
- [10]机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究[D]. 董淑娴. 南京农业大学, 2019(08)