双足步行机器人（Biped Walking Robot）是一种仿人机器人，是移动式机器人领域中一类重要的仿生系统。双足步行机器人作为一种移动式机器人，它与轮式，履带式机器人相比有许多优点与优越性。由于双足步行机器人的行走具有独特的适应性和拟人性，其行走控制成为当今研究的热点。步行运动模式与运动控制是影响双足步行机器人技术进步的重要问题，也是双足步行机器人成功而有效地实现稳定步行的理论基础和技术关键。本文针对双足步行机器人步行模式生成与步行控制相关问题进行了研究，并在虚拟现实的实验环境中实现了机器人以给定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立摆线性模型的双足步行机器人步行运动模式生成。本文对双足步行机器人的动力学模型进行了简化，采用平面倒立摆的线性化模型作为双足步行机器人步行模式生成的简化模型。设计了基于倒立摆线性化模型步行模式生成算法，对双足步行机器人前向行走，侧向行走与拐弯行走的腰部重心位置轨迹与速度轨迹进行了规划。对于双足步行具有双脚作支撑期的特点，本文采用了七次多项式插值，分两阶段对具有双脚支撑期的步行运动的腰部运动轨迹进行规划，实现了期望的运动模式。第二：基于小脑模型控制器的双足步行机器人逆运动学控制系统。本文针对双足步行机器人腿部逆模型求解问题，提出一种基于小脑模型连接控制网络CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的机器人逆运动学控制方法。机器人腿部正运动学模型采用Denavit-Hartenberg方法进行建模，在建立双足步行机器人正运动学模型基础上，设计了基于CMAC的控制系统。系统采用两个CMAC直接控制机器人的腿部运动。两个CMAC逆模型控制器分别逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型，实现了对腰部运动轨迹的跟踪控制。第三：基于虚拟现实环境的双足步行机器人行走控制实验。
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
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专辑类-Pro-E教程及相关资料专辑-134册-38.9G proe运动仿真和有限元分析-357页-122.1M.pdf
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