海洋機器人科學技術新進展

目錄
叢書前言一
叢書前言二
前言
1 空化技術在海洋機器人上的應用 1
1.1 通氣空化數(shù)值計算方法 2
1.2 局部超空化構(gòu)型的建模與通氣空化 5
1.3 局部超空化構(gòu)型的水洞實驗研究 10
1.4 局部超空化構(gòu)型的應用 20
參考文獻 27
2 萬米級超深海機器人控制問題研究 28
2.1 引言 28
2.2 全海深水下機器人簡介 28
2.3 全海深水下機器人建模與控制難點 29
2.4 常規(guī)建模與控制方法在處理全海深問題時的局限性 32
2.5 基于零進速推力特性的全海深水下機器人實時浮力測量方法 33
2.6 基于柔性結(jié)構(gòu)的全海深水下機器人外場動力學參數(shù)辨識方法 38
2.7 全海深水下機器人動力學灰箱建模方法 44
2.8 全海深水下機器人節(jié)能下潛運動控制 51
2.8.1 基于簡化模型的被控模型建立 51
2.8.2 基于系統(tǒng)辨識的被控模型建立方法 53
2.8.3 PID控制器設計 55
2.8.4 L1自適應控制器設計 57
2.8.5 節(jié)能下潛研究 61
2.9 本章小結(jié) 64
參考文獻 64
3 跨域機器人 66
3.1 引言 66
3.2 跨域機器人的應用與分類 67
3.3 水空兩棲跨域機器人的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 68
3.3.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀 68
3.3.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀 71
3.3.3 國內(nèi)外發(fā)展差距 73
3.4 “海鯤”號跨域機器人 73
3.4.1 總體技術方案設計 73
3.4.2 跨介質(zhì)流體動力分析 80
3.4.3 “海鯤”號跨域機器人樣機研究 92
3.5 本章小結(jié) 96
參考文獻 97
4 機械掃描聲吶圖像配準算法 100
4.1 引言 100
4.2 點云配準 103
4.3 SKLD-D2D配準算法 106
4.4 仿真實驗 109
4.5 本章小結(jié) 115
附錄A 目標函數(shù)的梯度及黑塞矩陣 116
附錄B 機械掃描聲吶圖像運動扭曲校正原理 118
參考文獻 121
5 空間認知機制啟發(fā)的機器人導航 124
5.1 引言 124
5.2 空間認知 125
5.2.1 記憶神經(jīng)環(huán)路 125
5.2.2 哺乳動物大腦的定位導航系統(tǒng) 127
5.3 空間記憶的計算模型 132
5.3.1 振蕩相干模型 133
5.3.2 連續(xù)吸引子網(wǎng)絡 134
5.3.3 自適應網(wǎng)絡 135
5.4 機器人類腦導航 136
5.4.1 機器人導航研究 136
5.4.2 類腦導航 138
5.4.3 位置和速度聯(lián)合編碼的柵格細胞模型 140
5.4.4 頭朝向和角速度聯(lián)合編碼的頭朝向細胞模型 157
5.4.5 基于空間認知機制的機器人導航系統(tǒng) 158
5.5 類腦智能研究展望 170
5.6 本章小結(jié) 171
參考文獻 171
6 腦電信號識別方法 177
6.1 引言 177
6.2 腦機接口系統(tǒng) 178
6.3 腦信號翻譯方法 179
6.4 基于卷積深度網(wǎng)絡的腦電信號翻譯方法 182
6.5 本章小結(jié) 198
參考文獻 199
7 水下機器人操作腦電控制技術 202
7.1 引言 202
7.2 基于事件相關電位的水下機械手腦電控制 206
7.2.1 ERP與水下機械手控制的優(yōu)化融合 207
7.2.2 實驗平臺的建立 213
7.2.3 實驗驗證 214
7.2.4 系統(tǒng)評價 218
7.3 基于組合分類器不同狀態(tài)下的腦電信號分類 219
7.3.1 腦電控制中干擾信號的分析與去除 220
7.3.2 手臂操作的加入及其對識別準確率的影響 221
7.3.3 分類器的組合及分類結(jié)果的選取與修正 223
7.3.4 實驗驗證 229
7.4 本章小結(jié) 234
參考文獻 235
8 基于腦電信號的非侵入式腦機接口的原理和應用綜述 238
8.1 引言 238
8.2 腦電信號的特征提取與分類技術 240
8.2.1 腦電信號的特征提取技術 240
8.2.2 腦電信號的分類技術 244
8.3 腦機接口對不同對象的控制應用 246
8.3.1 使用腦機接口控制機械臂 247
8.3.2 使用腦機接口控制輪椅 250
8.3.3 使用腦機接口控制類人機器人 252
8.4 腦機接口在海洋科學研究中的應用展望 254
8.5 腦機接口的風險、倫理與法律問題 255
8.6 本章小結(jié) 256
參考文獻 257
9 機器行為學—值得關注的新學科 261
9.1 引言 261
9.2 被過分依賴的算法 262
9.3 機器行為學的研究范疇 263
9.4 機器行為學的發(fā)展 265
9.5 本章小結(jié) 266
參考文獻 266
索引 267
彩圖