导读:本文包含了动觉图式论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:意象图式,动觉感官意象图式,通感隐喻,认知模式
动觉图式论文文献综述
蔡玲[1]（2009）在《动觉感官意象图式——通感隐喻的认知模式》一文中研究指出从认知角度考察,通感是一种特殊的隐喻,其源域和目标域都是人类所体验到的感觉。文章根据认知语言学的意象图式理论为基础而提出一个具体的意象图式——动觉感官图式,旨在探讨通感隐喻的认知模式,并为研究通感隐喻提供新的方法和视角。(本文来源于《黔南民族师范学院学报》期刊2009年05期）
王牛[2]（2008）在《基于动觉智能图式足球机器人运动控制》一文中研究指出机器人足球是一个新兴的交叉学科,涉及机器人学、智能控制和人工生命等多个领域。机器人足球系统本身是一个多机器人协作自治系统,它为理论研究和模型测试提供了一个标准实验平台。本文基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,采用了两种机器人足球系统(RoboCup中型足球机器人系统和FIRA MiroSot小型足球机器人系统)对两轮轮式机器人的运动控制进行研究。针对足球机器人运动控制系统的设计实现,主要进行了如下研究工作:①应用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论(SMIS-HSIC理论),从建立感知-关联-运动图式的角度,完成了足球机器人运动控制系统分层递阶的总体设计。②基于感知图式的理念,建立了足球机器人的全景、前向视觉系统和里程计系统的定性定量模型;特别针对单目视觉定位,提出了一种完整的坐标变换模型和一种新型的基于进化计算的模型参数辩识方法,解决了机器人感知系统模型的精确辨识问题。③采用机理建模和仿人智能控制的“类等效”模型简化,建立了足球机器人运动执行系统的一种新型非线性状态空间模型,并以该模型为基础建立了用于机器人基本运动控制设计的仿真研究平台。④提出了基于运动约束和几何约束的移动机器人基本运动构成方法,并对具有非完整性约束的两轮轮式机器人设计了一组基本运动控制的运动图式;特别对其中的点镇定控制提出了基于分段比例和基于轮速增量的SMIS-HSIC控制算法。⑤从关联的基本形式出发,提出了多种具体关联结构,设计了足球机器人包括感知图式和运动图式间的各类关联,完成了对基本运动控制的选择和时空规划,解决了单个足球机器人运动控制决策问题。⑥将多机器人协调视为更高阶的关联,提出了基于意图的多机器人协调机制,将意图作为基本的协调信息引入到单个足球机器人的运动控制决策中,实现了足球机器人的多机器人协调控制。通过上述工作,本文针对足球机器人系统这一多传感器、多控制量、非线性、强干扰、协作对抗环境下的复杂系统运动控制问题,基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,设计实现了实际系统的运动控制。通过对实际机器人的控制证实了本文运动控制的有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2008-10-01）
于芳[3]（2007）在《基于动觉智能图式的仿人智能控制在移动机器人路径规划中的研究》一文中研究指出足球机器人的路径规划是机器人足球研究中的一个重要领域。智能自主机器人如何在未知、复杂、结构不可预测的环境中自主移动到目标点,并且能够躲避障碍物是智能机器人最基本、最重要的功能之一,是其他应用的基础,直接决定了上层策略的有效性。控制理论经过100多年的发展,在描述相对简单的系统方面取得了巨大的成功。然而,对于足球机器人这样的复杂系统,控制理论亟需取得突破性的进展。与此同时,复杂性科学在对复杂系统的描述与模拟,在探讨复杂系统的进化与功能的本质方面都取得了显着的成功,但在控制这类系统方面还无能为力。因此控制理论与复杂性科学正越来越趋向于对同一问题,即对复杂系统控制进行研究。人体控制系统是一个十分复杂和高度完善的自学习、自组织、自适应系统,其运动控制的优良特性给控制理论发展以启示。人体控制系统的优良特性源于人体动觉智能图式的巧妙组合及其自学习与自进化。用图式理论来分析并模仿人体控制系统所具有的动觉智能,进而在人造智能体中实现真正的“智能”是智能控制发展的一个方向。基于上述的背景,本文以足球机器人的路径规划为具体的研究对象,在分析图式理论和仿人智能控制理论的基础之上,探寻用基于人体动觉智能图式的仿人控制理论进行移动机器人路径规划的方法。感知图式的引入使运动控制级具有“智能”,能判断不同的特征模态并根据其特征值采取不同的控制方法,以满足实时、高速、高精度的控制要求。本文基于不同的任务需求,详细讨论了路径规划中的静态目标导航、动态目标追踪以及动态避障等动作的感知图式、运动图式和关联图式的设计方法,用仿真平台的对比实验验证了其有效性。最后在RoboCup中型全自主机器人足球系统平台上,基于不同的感知设备,运用该算法为机器人设计动作,用实际比赛系统验证了算法在路径规划研究中的有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2007-05-01）
邵桂芳[4]（2007）在《基于动觉智能图式的人工生命体行为及其选择与进化研究》一文中研究指出自然生命通常意味着自然繁殖、生长、进化的地球上的生物,如人及各种动物、植物。人工生命是对自然生命系统外部“行为”特征的展示,也是对其内在“性能”的模拟、扩展和延伸。生命体能利用环境和自身的一些信息来决定如何行动,并在有变化和冲突时能进行学习进化。自然生命具有行为的自组织、自学习、自进化等特性。人工生命体只有对外部刺激和内部状态能够象自然生命体那样作出合理的反应,才能称得上是真正的生命体。基于此,本文旨在探索自然生命行为本质,以“仿人”、“仿生”为指导思想,应用认知科学中的图式理论和进化计算的研究成果,研究了基于动觉智能图式的人工生命体的行为及其选择与进化。本文提出以“动觉智能图式”为智能基元对行为进行形式化描述,并以“行为选择图式”描述高级决策行为选择的协调与组织;通过对图式的同化和顺应过程的描述与设计,实现了人工生命体与环境互动学习与进化过程的设计。本文的研究模拟了人类动觉智能的实现过程,体现了行为的智能由低向高的层次化以及控制精度由高向低变化的权衡,实现了对人工生命体行为选择与进化过程的控制。本文的研究对探索生命的计算原理,构建人工生命系统的方法研究具有十分重要的理论意义和应用前景。本文主要创新点有:①用动觉智能图式对人工生命体行为进行形式化描述,为行为及其选择的进化计算奠定了编码基础。本文借鉴认知科学的图式理论和仿人智能控制理论,在对动物及人体的动觉智能分析讨论的基础上,将图式理论和仿人智能控制理论引入到人工生命体的行为研究之中。本文构建了人工生命体行为的动觉智能图式表示方法,给出了具体的人工生命体行为的形式化描述,为行为及其选择的自学习、自组织定量研究,以及行为及其选择的结构与参数的进化奠定了编码基础。②基于优先度的行为选择与产生式系统相结合,构建了人工生命体的行为选择图式,为实现人工生命体行为选择与协调的自学习、自组织运算奠定了基础。在基于动觉智能图式的行为表示基础上,综合动物行为学、人工智能以及机器人学在行为选择结构方面的前期研究,借鉴课题组前期取得的基于优先度行为选择的研究成果,结合产生式系统的特点,构建了人工生命体的行为选择图式,用于进行任务协调、行为选择。③模拟生物的学习与进化过程,运用改进的进化计算方法,初步实现了行为及其选择动觉智能图式的参数自学习以及结构的自进化,即基本解决了动觉智能图式的同化、顺应与调节平衡的设计问题。在对生物学习进化与图式运算的关系分析的基础上,基于动觉智能图式的行为与行为选择的表示,初步解决了动觉智能图式的同化、顺应设计问题。立足于“演化论”的自然观,结合进化计算中的遗传算法与遗传规划,在算法改进的基础上,实现了动觉智能图式的参数自学习与结构自进化,基本解决了动觉智能图式的同化与顺应的设计问题,实现了对自然生命行为学习进化的模拟。④以双摆杂技机器人为实验平台,验证了行为及其选择与进化的动觉智能图式理论的有效性。二级倒立摆系统是一种结构简单、控制复杂的类机器人系统,是高阶次、多变量、非线性、强耦合、欠驱动的自然不稳定系统,本文提出在前期二级摆研究成果的基础上,应用本课题研究成果,建立具有各种杂技行为的双摆杂技机器人系统。在该系统上,针对动觉智能图式的行为表示、行为选择、行为及行为选择的学习进化,分别举例说明其实现方法,并对结果进行分析,以验证本文相关研究的有效性。总之,本文为人工生命体行为系统设计提出了一种新的方法,解决了行为的形式化表示,行为选择体系结构重用、可移植以及行为的学习与进化等关键问题,提高了基于动觉智能图式的人工生命系统结构的普适意义,为面向生命体复杂行为的模拟及其实际应用开辟了广阔前景。本文所研究的体系结构具有很强的工程应用潜力,有利于进一步构造和研究各种人工生命系统。(本文来源于《重庆大学》期刊2007-04-01）
张华[5]（2006）在《基于动觉智能图式的多级摆系统仿人智能运动控制》一文中研究指出多级摆系统是高阶次、多变量、非线性、强耦合、欠驱动的自然不稳定系统,对其进行运动控制的过程中,蕴涵着几乎全部的典型控制问题。作为一个装置,摆系统的结构又相当简单且成本低廉,控制效果一目了然。因此,长期以来多级摆系统的摆起倒立控制适合用来对多种不同控制理论和方法进行实验比较,是控制理论研究中一种理想而又典型的验证装置。从机器人的运动控制来看,多摆系统与多指机器人手、轮式移动机器人、人形机器人、太空机器人等机器人系统的控制也有很大的相似性。由于多级摆系统的运动控制中,既要利用连杆之间的耦合关系实现不同的控制目标,又要防止因耦合而使关节与连杆的运动受到干扰。由于存在不能直接控制的非驱动关节,一般的平滑反馈控制方法对这样的系统是无效的,所以多级摆系统的运动规划与控制实现是比较困难的。因此,对多级摆系统运动控制的研究不仅对仿人(生)机构的研究有重要意义,在各类机器人的控制性能改进方面亦有重要的参考价值。多级摆系统的大范围非线性运动控制是控制领域的难题,一般控制方法难以实现其控制指标,相应的实时控制成果在国内外都还很少,也还没有完整的理论和方法。与一般的运动控制不同,人类(或其它生物)的动觉智能以多控制器多模态的结构为基础的,极善于利用这些控制器与控制模态的密切配合,通过时空协调与冲突调解完成多种复杂运动控制任务;同时,人类也善于针对任务、环境、对象的特征进行以控制器为中心的学习优化。与现有机器人相比,“人控制器”有更高的动静态品质。论文将仿人智能控制多年研究成果与认知科学中的图式理论(Schema Theory)和遗传算法的研究成果相结合,以“仿人”“仿生”为指导思想,把人类针对3C(Complex plants, Complex mission ,Complex circumstance)问题的动觉智能简化为复杂任务的分解、基于特征的对象模型的建立、以“动觉智能图式”为智能基元的多控制指标的实现、与环境互动的学习优化等实现步骤,从而模拟人类动觉智能的实现过程,成功地实现了多级摆系统的运动控制。多级摆系统的摆起倒立是大范围的非线性运动控制问题,用传统的单控制器结构和基于小范围的线性化处理方法,很难奏效。现有的基于多控制模态的智能控制方法虽能解决摆系统大范围非线性运动控制的问题,但缺乏更具普适意义的设计理论与设计方法。对此,应用“人-机结合”、“定性-定量结合”的方法,论文在复杂控制任务分解的基础上,进一步建立了多级摆系统运动控制的动觉智能图式群,并以“同化”、“顺应”的方法实现了控制器自适应、自学习的功能。在稳(本文来源于《重庆大学》期刊2006-04-01）
么健石,龙德,徐心和[6]（2005）在《基于动觉图式的平面倒立摆摆起控制》一文中研究指出为实现平面倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种基于动觉图式的仿人智能控制策略·该策略通过系统在线特征辨识与特征记忆,开闭环相结合的多模态控制以及直觉逻辑推理机制,使倒立摆摆杆从稳定平衡点摆起到不稳定平衡点并稳定不倒·仿真实验的结果证明:这种定性推理与定量控制相结合的智能控制器可以对具有复杂非线性、强耦合、自然不稳定特性的平面倒立摆系统实现摆起控制,同时也为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法·(本文来源于《东北大学学报》期刊2005年06期）
王牛[7]（2005）在《基于动觉智能图式的仿人智能控制在半自主机器人足球决策系统中的应用研究》一文中研究指出机器人足球比赛是近年来蓬勃发展的一项高科技竞赛,在国内外的影响力与日俱增。它融合交叉了多种高新技术,如机器人技术、传感器技术、智能控制、通讯与计算机技术、多智能体协作等,可以充分地反映一个国家的信息技术和自动化技术的综合实力。足球机器人策略系统研究是机器人足球研究中的一个重要领域,它主要研究足球机器人控制策略系统的组织和结构及具体实现。工作包括两个方面——一方面,需要对整个系统对象进行详细地分析,另一方面则需要确定具体的设计目标并完成设计。控制理论经过100 多年的发展,在描述相对简单的系统方面取得了巨大的成功。然而,对于足球机器人系统、复杂工业生产过程、计算机综合制造系统这样的复杂系统,控制理论亟需取得突破性的进展。同时,复杂性科学在描述、仿真复杂系统方面取得了成功,并在运用它们的成果探讨复杂系统进化和复杂系统功能方面均取得了很好的效果,但是复杂性科学本身不能有效地解决复杂系统的控制问题。因此控制理论与复杂性科学正越来越趋向于对同一问题的研究,即复杂系统控制的研究。基于上述背景,本文以足球机器人的策略系统为具体的研究对象,在分析图式理论和仿人智能控制理论的基础之上,探寻用该理论建立足球机器人策略系统控制结构。本文完成的工作如下:①分析了机器人足球系统的控制特点。②介绍了机器人足球系统的国内现状,分析了控制系统的总体结构。③介绍了基于图式理论的仿人智能控制的相关基础理论。提出了一种机器人控制系统结构。④以现有足球机器人为研究对象,详细分析了其运动性能。⑤以足球机器人策略系统结构为研究对象,探讨了相关的控制结构,设计了基于图式理论的仿人智能系统的足球机器人策略系统。⑥在实物系统上验证了上述控制系统的有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2005-05-02）
雷李[8]（2004）在《基于动觉智能图式的仿人智能控制在足球机器人运动控制中的应用研究》一文中研究指出机器人足球比赛是近年来蓬勃发展的一项高科技竞赛,在国内外的影响力与日俱增。它融合交叉了多种高新技术,如机器人技术、传感器技术、智能控制、通讯与计算机技术、多智能体协作等,可以充分地反映一个国家的信息技术和自动化技术的综合实力。足球机器人的运动控制是机器人足球研究中的一个重要领域,其研究目的就是要不断的提高机器人足球运动员的运动素质:运动速度、运动协调性乃至技战术素养。一方面,需要对硬件进行改进(合理选择控制芯片、驱动元件、通信元件、完善机械设计结构等),另一方面则需要对相关的控制算法进行优化。控制理论经过100多年的发展,在描述相对简单的系统方面取得了巨大的成功。然而,对于足球机器人这样的复杂系统,控制理论亟需取得突破性的进展。与此同时,复杂性科学在对复杂系统的描述与模拟,并将其应用于探讨复杂系统的进化与功能的本质方面取得了显着的成功,但在控制这些系统方面还无能为力。因此控制理论与复杂性科学正越来越趋向于对同一问题,即复杂系统控制的研究。 基于上述的背景,本文以足球机器人的运动控制为具体的研究对象,在分析图式理论和仿人智能控制理论的基础之上,探寻用基于人体动觉智能图式的仿人控制理论建立其控制结构。本文完成的工作如下:分析了机器人足球比赛的国内外现状及其总体结构。剖析了足球机器人运动控制的相关内容。介绍基于人体动觉智能图式的仿人控制理论的相关基础理论。以足球机器人运动控制为研究对象,探讨了相关的控制结构,设计了相关的基于人体动觉智能图式的仿人智能控制器。通过仿真和实物实验验证了上述控制器的有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2004-05-01）
李会兰[9]（2004）在《基于动觉智能图式的人工生命体行为选择研究》一文中研究指出人工生命是近年来迅速发展的一个新的学科,是近年来信息科学、生命科学、系统科学等领域国际学术界的一个新的热点论题。人工生命体的行为选择问题是人工生命和智能行为研究中的一个基本问题,只有当人工生命体能在环境中自主地选择出合适的行为时,才能算得上是一个智能的人工生命体。图式理论在机器人、倒立摆的摆起倒立等复杂系统的控制方面的应用目前已经取得了很大的成功。本文受动觉智能图式理论的启发,结合基于优先度的行为选择模型,试图建立起基于动觉智能图式的人工生命体行为选择机制,同时对人工生命体智能的形成、认识的结构与组织等进行研究,并利用图式理论对其进行描述。还通过分析研究国内外有关智能体特别是人工生命体的研究中关于行为选择的一些主要成果,扩展了基于优先度的行为选择模型,并实现了仿真。主要的工作和结论如下:(1)建立了基于图式理论的人工生命体行为选择结构模型。本文将这个结构模型应用于基于优先度的人工生命体行为选择机制,从更高的理论角度来探讨了人工生命体行为选择过程。同时,还对人工生命体的认识的形成、结构和组织以及智能的获得进行了的探索。研究表明,人工生命体的记忆和学习能力在行为选择过程中具有非常重要的作用。(2)扩展了基于优先度的行为选择模型,实现避障行为模型和躲藏行为模型。行为选择研究的重点是要实现人工生命体如何进行行为选择的过程,而不是具体的行为,但是,如果模型中实现的行为过于简单,就不能体现生命过程的复杂性,即使在这样简单的模型下把这些行为的选择过程模拟得再生动也会给人不真实的印象。可幸的是,本文实现的行为选择模型不仅能很好地实现原来几个简单行为的选择模拟,而且在扩展后也具有很好的效果,这说明本行为选择模型能够扩展到更复杂的系统中。(本文来源于《重庆大学》期刊2004-04-30）
动觉图式论文开题报告
（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：
机器人足球是一个新兴的交叉学科,涉及机器人学、智能控制和人工生命等多个领域。机器人足球系统本身是一个多机器人协作自治系统,它为理论研究和模型测试提供了一个标准实验平台。本文基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,采用了两种机器人足球系统(RoboCup中型足球机器人系统和FIRA MiroSot小型足球机器人系统)对两轮轮式机器人的运动控制进行研究。针对足球机器人运动控制系统的设计实现,主要进行了如下研究工作:①应用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论(SMIS-HSIC理论),从建立感知-关联-运动图式的角度,完成了足球机器人运动控制系统分层递阶的总体设计。②基于感知图式的理念,建立了足球机器人的全景、前向视觉系统和里程计系统的定性定量模型;特别针对单目视觉定位,提出了一种完整的坐标变换模型和一种新型的基于进化计算的模型参数辩识方法,解决了机器人感知系统模型的精确辨识问题。③采用机理建模和仿人智能控制的“类等效”模型简化,建立了足球机器人运动执行系统的一种新型非线性状态空间模型,并以该模型为基础建立了用于机器人基本运动控制设计的仿真研究平台。④提出了基于运动约束和几何约束的移动机器人基本运动构成方法,并对具有非完整性约束的两轮轮式机器人设计了一组基本运动控制的运动图式;特别对其中的点镇定控制提出了基于分段比例和基于轮速增量的SMIS-HSIC控制算法。⑤从关联的基本形式出发,提出了多种具体关联结构,设计了足球机器人包括感知图式和运动图式间的各类关联,完成了对基本运动控制的选择和时空规划,解决了单个足球机器人运动控制决策问题。⑥将多机器人协调视为更高阶的关联,提出了基于意图的多机器人协调机制,将意图作为基本的协调信息引入到单个足球机器人的运动控制决策中,实现了足球机器人的多机器人协调控制。通过上述工作,本文针对足球机器人系统这一多传感器、多控制量、非线性、强干扰、协作对抗环境下的复杂系统运动控制问题,基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,设计实现了实际系统的运动控制。通过对实际机器人的控制证实了本文运动控制的有效性。
（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。
动觉图式论文参考文献
[1].蔡玲.动觉感官意象图式——通感隐喻的认知模式[J].黔南民族师范学院学报.2009
[2].王牛.基于动觉智能图式足球机器人运动控制[D].重庆大学.2008
[3].于芳.基于动觉智能图式的仿人智能控制在移动机器人路径规划中的研究[D].重庆大学.2007
[4].邵桂芳.基于动觉智能图式的人工生命体行为及其选择与进化研究[D].重庆大学.2007
[5].张华.基于动觉智能图式的多级摆系统仿人智能运动控制[D].重庆大学.2006
[6].么健石,龙德,徐心和.基于动觉图式的平面倒立摆摆起控制[J].东北大学学报.2005
[7].王牛.基于动觉智能图式的仿人智能控制在半自主机器人足球决策系统中的应用研究[D].重庆大学.2005
[8].雷李.基于动觉智能图式的仿人智能控制在足球机器人运动控制中的应用研究[D].重庆大学.2004
[9].李会兰.基于动觉智能图式的人工生命体行为选择研究[D].重庆大学.2004