本文主要的研究?jī)?nèi)容是仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問題,其目的是賦予仿生機(jī)器鼠與生物鼠靈活交互的能力,從而為生物學(xué)家和藥學(xué)研究人員服務(wù),最終加速心理疾病治療藥物的研發(fā)。仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問題包括仿生機(jī)器鼠的跟蹤、避障等問題,本文依據(jù)仿生機(jī)器鼠的雙目視覺系統(tǒng)及其多自由度的硬件系統(tǒng)配置,根據(jù)仿生機(jī)器鼠的機(jī)械模型,建立仿生機(jī)器鼠扭腰、抬身、攀爬等動(dòng)作的動(dòng)力學(xué)模型,提出一種基于仿生學(xué)原理的仿生機(jī)器鼠的跟蹤與避障策略,包括基于生物鼠的“記憶”機(jī)制實(shí)現(xiàn)仿生機(jī)器鼠的跟蹤、基于生物鼠的“學(xué)習(xí)”機(jī)制實(shí)現(xiàn)仿生機(jī)器鼠的避障,使得仿生機(jī)器鼠能夠找到一條最優(yōu)的避障路徑、基于生物鼠的“判斷”、“推理”機(jī)制實(shí)現(xiàn)仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等,從而使得仿生機(jī)器鼠在與生物鼠的社交互動(dòng)行為實(shí)驗(yàn)中做出準(zhǔn)確、有效的動(dòng)作。本文利用仿生機(jī)器鼠進(jìn)行跟蹤、避障等運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比與基于目標(biāo)物體顏色特征的粒子濾波目標(biāo)跟蹤策略,本文提出的仿生機(jī)器鼠的跟蹤策略的性能表現(xiàn)更好;相比于基于阻抗控制的避障策略,本文提出的仿生機(jī)器鼠的避障策略的性能表現(xiàn)更佳;相比于基于啟發(fā)式A*算法的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略,本文提出的仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略的性能表現(xiàn)更優(yōu)。 

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外仿生機(jī)器人的研究概況
    1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 仿生機(jī)器鼠的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.1 引言
    2.2 仿生機(jī)器鼠的硬件結(jié)構(gòu)
    2.3 仿生機(jī)器鼠的控制系統(tǒng)
    2.4 仿生機(jī)器鼠的視覺系統(tǒng)
        2.4.1 仿生機(jī)器鼠視覺系統(tǒng)方案的選擇
        2.4.2 仿生機(jī)器鼠雙目視覺系統(tǒng)的測(cè)距原理
        2.4.3 仿生機(jī)器鼠雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定
    2.5 仿生機(jī)器鼠的數(shù)學(xué)模型
        2.5.1 仿生機(jī)器鼠的位置模型
        2.5.2 仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
    2.6 本章小結(jié)
第3章 仿生機(jī)器鼠的跟蹤策略
    3.1 引言
    3.2 移動(dòng)機(jī)器人常見的目標(biāo)跟蹤策略
    3.3 基于顏色特征的粒子濾波目標(biāo)跟蹤策略
        3.3.1 顏色特征與顏色直方圖
        3.3.2 粒子濾波算法
    3.4 仿生機(jī)器鼠的跟蹤策略
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 仿生機(jī)器鼠的避障策略
    4.1 引言
    4.2 移動(dòng)機(jī)器人常見的避障策略
        4.2.1 阻抗控制策略
        4.2.2 Q-學(xué)習(xí)算法
    4.3 仿生機(jī)器鼠的避障策略
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略
    5.1 引言
    5.2 移動(dòng)機(jī)器人常見的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略
    5.3 仿生機(jī)器鼠的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度相機(jī)的SLAM算法評(píng)測(cè)[J]. 滿春濤,曹淼,李巍.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2017(12)
[2]蟻群算法在自適應(yīng)索穹頂結(jié)構(gòu)內(nèi)力控制中的應(yīng)用[J]. 陸金鈺,魯夢(mèng).  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)
[3]基于可搜索24鄰域的A*算法路徑規(guī)劃[J]. 崔寶俠,王淼弛,段勇.  沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[4]一種攝動(dòng)粒子濾波故障檢測(cè)方法[J]. 張琪,張志利,李天梅,鄭建飛.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2017(11)
[5]機(jī)器人雙目圖像實(shí)時(shí)立體匹配算法[J]. 張智,郭文縣,蘇麗,董然.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(09)
[6]運(yùn)動(dòng)推斷結(jié)構(gòu)技術(shù)中的特征跟蹤方法綜述[J]. 曹明偉,李書杰,賈偉,劉曉平.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(11)
[7]基于支持向量機(jī)的無(wú)線電干擾預(yù)測(cè)算法[J]. 鄧軍,肖遙,郝艷捧,李立浧,趙宇明,張建功.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2017(08)
[8]基于自適應(yīng)方法的欠驅(qū)動(dòng)AUV地形跟蹤控制[J]. 白繼嵩,龐永杰,萬(wàn)磊,張英浩,張強(qiáng).  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2017(06)
[9]一種仿生機(jī)器鼠的跟蹤與避障策略[J]. 滿春濤,曹淼,曹永成,宋永博.  電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2017(06)
[10]基于改進(jìn)RRT算法的RoboCup機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 劉成菊,韓俊強(qiáng),安康.  機(jī)器人. 2017(01)



本文編號(hào)：3702517