一、PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT（论文文献综述）
彭涛[1]（2019）在《四轮全向移动机器人轨迹跟踪智能控制》文中研究指明全向移动机器人具有运动灵活、行走速度快、机动性强等突出优点,在工业控制中得到了广泛的应用。具有完整约束的四轮全向移动机器人属于多输入多输出的非线性系统,实际运动过程中存在外界环境扰动和模型参数时变等特点,因此对其进行轨迹跟踪控制时,实际轨迹与期望轨迹容易出现较大偏离,影响轨迹跟踪的效果,同时降低轨迹跟踪的速度。针对四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制问题,本文主要完成了以下研究工作:（1）采取了一种四轮菱形安装的机器人结构,建立了机器人的运动学模型,并使用第二类拉格朗日方程和直流电机双闭环调速系统“类等效”模型分别建立了机器人的动力学模型,同时对不同方法所得的动力学模型进行了特点分析。（2）针对四轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,将基于神经网络的比例控制方法、Backstepping控制方法、多模态控制方法分别运用到四轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制中,设计了相应的控制器,并提出和设计了一种基于神经网络的仿人智能轨迹跟踪控制器。该控制器由动态特征感知部分和控制协调层、参数调整层、底层执行层组成。首先,动态特征感知得到特征信息,确定系统所处的特征模态;然后,控制协调层据此完成到底层执行层的定性模态映射和到参数调整层的定量误差判断,参数调整层根据定量判断结果完成基于多神经网络的参数调整,底层执行层根据模态映射结果和参数调整结果选用相应的控制模态完成四轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制。该控制器能够针对不同跟踪误差采用定性映射和定量判断、调参相结合的措施,完成四轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制。（3）搭建了四轮全向移动机器人轨迹跟踪的MATLAB仿真平台,并分别比较了未加扰动情况下和加入扰动情况下的控制效果;同时搭建了实物平台,进行了实物相关实验。仿真和实物实验结果都表明本文所提出的基于神经网络的仿人智能轨迹跟踪控制器的控制效果更好,即跟踪速度更快,对应的跟踪误差更小,且系统鲁棒性更强。
唐志丹[2]（2016）在《《美国传统词典》（第5版）词范畴表征研究》文中认为有关词范畴或词化问题的研究近年来成为语言学研究中的热点与难点问题。在现代汉语语法研究中,词与非词的区分是一大难点。王仁强（2011）基于《现代汉语词典》（第5版）的调查表明,现代汉语的词范畴显现出原型效应。然而,多数对于现代英语词范畴的研究都是从句法学、构词法或者形态学角度出发,对于现代英语词范畴的表征特征还缺乏相应的实证研究。本文拟在复杂适应系统语言观的指导下,自建The American Heritage Dictionary of the English Language（《美国传统词典》）（第5版）词类标注数据库,并以此为基础对现代英语的词范畴表征现状进行深入调查。研究发现:现代英语在区分词与非词的基础上对词进行标注,标有词类的词条占整部词典所收词条的90.40%;AHD-5所认可的现代英语词范畴具有明显的原型效应,其最典型的词是单词词条,其次是带空格的复合词,而带连字符和既带连字符又带空格的复合词为词范畴的非典型成员;该词典所收录的22960个带连字符或空格的复合词词条中,严格意义上有20346个词条（占88.61%）通过规约化和词化途径取得合法的词位地位被该词典所认可并标注相应的词类;现代英语词范畴不是一成不变的,而是一个动态的变化的过程,这种变化是人类认知和语言的实际运用所产生的结果。本项研究有助于深化词范畴问题研究,同时也将对现代汉语词类研究以及汉语/汉外词典词类标注研究提供重要启示。
王建彬[3]（2014）在《四轮全向移动机器人的运动控制与运动规划研究》文中研究说明随着移动机器人技术的不断发展,利用机器人代替人工在野外探险、海底勘测、外星球探测、危险场所救援、家庭服务等领域的应用日益广泛,移动机器人已在社会生产、生活的各个方面显示出越来越重要的地位和作用。与传统的轮式机器人相比,全向移动机器人可以在不改变当前姿态的情况下,实现向任意方向的运动,同时能够完成零半径转向,因其运动灵活性高、机动性强的优点得到越来越多的关注和发展。由于全向移动机器人的运动控制研究可以更大限度的挖掘它的运动潜能,发挥它的运动优势,因此具有很大的学术研究意义和实际应用价值。本文在分析、借鉴国内外现有的相关资料和研究成果的基础上,以四轮全向移动机器人（在本文中简称为“全向机器人”）为研究对象,结合自适应控制、反步设计法、神经网络、滑模变结构控制、大脑情感学习计算模型、多变量系统解耦原理、和声搜索智能算法以及李雅普诺夫稳定性理论等对运动控制中存在的一些问题进行了深入研究,主要研究内容如下：（1）基于NDAP的全向机器人轨迹跟踪控制针对使用传统的反步轨迹跟踪控制器容易产生速度突变的问题,提出一种基于NDAP（参数自适应神经动力学）的全向机器人轨迹跟踪控制方法。该方法首先通过运动学分析建立了全向机器人的位姿误差模型,接着采用神经动力学设计了轨迹跟踪控制器；然后研究了参数的取值与控制量之间的关系,并设计了一种参数自适应律以进一步提高系统的控制性能；最后对提出的方法进行了仿真实验。实验结果表明,相对于传统的反步法和固定参数的神经动力学方法,所提出的方法没有速度突变,具有更快的误差收敛速度和更高的轨迹跟踪精度。（2）基于改进BEL的全向机器人速度跟踪控制针对由不确定的运动学参数和未知的外部扰动量等因素的影响而导致的机器人速度跟踪控制效果不理想的问题,提出了一种基于改进BEL（大脑情感学习）的全向机器人速度跟踪控制方法。该方法首先采用大脑情感学习模型设计了全向机器人的自适应速度误差校正控制器,为机器人四个电机提供附加的校正量；然后在分析权值调节律作用的基础上,采用模糊方法在线调整权值的学习率,通过学习率的不断调整可进一步提高机器人的速度跟踪精度；最后对提出的方法进行了仿真实验。实验结果表明,相对于没有速度校正的控制方法和传统的大脑情感学习方法,所提出的方法在全向机器人的速度跟踪控制中具有更快的响应速度和更高的跟踪精度,可以有效地减小参数不确定和外界扰动对系统控制性能的影响。（3）基于ASMCFR的全向机器人轨迹跟踪控制针对因动力学参数不确定及外部干扰的影响而导致的全向机器人轨迹跟踪控制性能变差的问题,提出一种基于ASMCFR（滤波器与神经网络的自适应滑模）的轨迹跟踪控制方法。该方法首先建立了含驱动电机信息的全向机器人的动力学模型,接着在此基础上设计了机器人的滑模轨迹跟踪控制器,通过在滑模控制器的输出端引入一个低通滤波器来滤除滑模控制器输出中的高频信号；然后设计了一个参数自适应律来在线估计动力学参数的变化,并利用RBF神经网络来实时调整滑模控制器的切换项增益值,以进一步削弱系统的抖振,最后对提出的方法进行了仿真实验。实验结果表明,相对于不含滤波器的滑模控制方法和固定切换项增益的滑模控制方法,所提出的方法在降低参数发生变化带来的负面影响方面具有显着的作用,具有更好的削弱抖振的能力和更强的抗干扰能力。（4）基于RMSCD的全向机器人多电机解耦控制针对传统的电机控制方法因忽略全向机器人的动力学特性而对扰动非常敏感的问题,提出一种基于RMSCD（控制与解耦分离的参考模型）的多电机解耦控制方法。该方法首先通过对全向机器人的运动学和动力学分析推导出多电机控制系统的状态方程,然后在此基础上依据参考模型解耦原理设计了具有解耦与控制功能分离的解耦控制器；最后对提出的方法进行了仿真实验。实验结果表明,相对于传统的参考模型解耦方法,所提出的方法更好地削弱了四个电机间的耦合作用,使得各个电机都能够很好地跟踪各自的期望输入,解耦控制器的设计更加简单,在很小的误差范围内（一般数量级为10-5）,实现了全向机器人多电机控制系统的解耦。（5）基于IHS的全向机器人最小能耗运动规划针对已有的最小能耗运动规划方法过度依赖初值的选择、求解精度差的问题,提出了一种基于IHS（改进和声搜索）的全向机器人最小能耗运动规划方法。该方法首先根据含有电机动力学信息的机器人动力学方程构造出关于机器人运动过程中能耗的优化目标函数,接着在此基础上建立了全向机器人的最小能耗运动规划模型,并采用IHS算法来完成最小能耗运动规划；最后对提出的方法进行了仿真实验。实验结果表明,相对于Kim提出的最小能耗运动规划方法,所提出的方法不依赖初值信息,计算速度快,求解精度高。论文最后作了总结,阐述了本研究课题的创新点及主要研究成果,并对课题中需要改进之处和有待提高的地方提出了展望。
XU Zi-li 1 L tian-sheng2 XU Zhen-hua 2 1School of Mechanical & Electronic Engineering, Shanghai Univ., Shanghai, China,2School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai, 200240, China[4]（2008）在《Gait plan of the Biped Ice Skating Robot with Passive Wheels》文中研究说明In this paper, a new passive wheel type of Biped Ice-Skating Robot BISR which was able to imitate human skating motion was developed. The characteristics of the two types of human skating gait were firstly introduced. After simplifying the kinematical model, the BISR’s motion principle was presented, and the construction and control system of BISR were proposed. Moreover, the algorithm used for gait plan of BISR was discussed in detail. At last, the skating experiment of the BISR in a symmetric gait mode was conducted. And some conclusions were drawn.
徐子力,吕恬生,田华,徐振华,宋立博[5]（2008）在《Dynamic Analysis of the Biped Ice-skater Robot of Passive Wheel Type》文中研究指明A new passive wheel type of biped ice-skater robot （BISR） subjected to nonholonomic constraints was presented on the basis of ice-skating principle. Its motion principle and construction were discussed. After the model was simplified and the coordinate systems were established, the motion differential equations of the robot were obtained with the generalized Lagrange-Maggi equation when the nonholonomic constraints existed. Actual examples were given and the result was simulated on computer.
徐子力,吕恬生,田华,徐振华,宋立博[6]（2007）在《Study and Development of the Biped Ice Skating Robot with Passive Wheels》文中进行了进一步梳理A new passive wheel type of biped ice-skating robot（BISR）which was able to imitate human skating motion was developed. Firstly, the characteristics of two types of human skating gait were introduced; secondly, after simplifying the kinematical model, the BISR’s motion principle was presented; then the construction and control system of BISR were proposed; at last, the skating experiment of the BISR in a symmetric gait mode was conducted and some conclusions were drawn.
宋立博,吕恬生,费燕琼,袁池[7]（2002）在《PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT》文中提出
二、PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT（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、PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT（论文提纲范文）
（1）四轮全向移动机器人轨迹跟踪智能控制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 全向移动机器人的研究现状 |
| 1.2.2 轮式移动机器人轨迹跟踪的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和结构 |
| 2 四轮全向移动机器人模型 |
| 2.1 四轮全向移动机器人运动学模型 |
| 2.1.1 四轮全向移动机器人结构 |
| 2.1.2 运动学模型的推导 |
| 2.2 四轮全向移动机器人动力学模型 |
| 2.2.1 基于拉格朗日方程的动力学模型 |
| 2.2.2 基于直流电机调速系统“类等效”的动力学模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器设计 |
| 3.1 基于神经网络的比例控制轨迹跟踪控制器 |
| 3.1.1 神经网络概述 |
| 3.1.2 基于神经网络的比例控制器设计 |
| 3.2 基于Backstepping控制的轨迹跟踪控制器 |
| 3.3 多模态轨迹跟踪控制器 |
| 3.4 基于神经网络的仿人智能轨迹跟踪控制器 |
| 3.4.1 仿人智能控制基本原理 |
| 3.4.2 基于神经网络的仿人智能控制器设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制仿真与实物实验 |
| 4.1 四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制仿真实验 |
| 4.1.1 轨迹跟踪控制仿真平台 |
| 4.1.2 未加扰动情况下的轨迹跟踪控制仿真实验 |
| 4.1.3 加入扰动情况下的轨迹跟踪控制仿真实验 |
| 4.2 四轮全向移动机器人实物平台 |
| 4.2.1 上位机监控模块 |
| 4.2.2 运动控制部分 |
| 4.2.3 被动里程计模块 |
| 4.2.4 陀螺仪模块 |
| 4.2.5 软件通信 |
| 4.3 轨迹跟踪控制实物实验 |
| 4.3.1 直线验证实验 |
| 4.3.2 实物对比实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文专利目录 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目目录 |
| C.作者在攻读硕士学位期间获得的奖励目录 |
| D.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（2）《美国传统词典》（第5版）词范畴表征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| Acknowledgement |
| Chapter One Introduction |
| 1.1 Rationale of the Study |
| 1.2 Objectives of the Study |
| 1.3 Layout of the Thesis |
| Chapter Two Literature Review |
| 2.1 Introduction |
| 2.2 Previous Studies of Wordhood from the Perspective of General Linguistics |
| 2.3 Previous Studies on Wordhood in English |
| 2.3.1 Doing without Word |
| 2.3.2 Definitions and Criteria for Word |
| 2.3.2.1 Definitions |
| 2.3.2.2 Criteria for Word |
| 2.4 Word Formation and Lexicalization |
| 2.5 Summary |
| Chapter Three Theoretical Foundation |
| 3.1 Introduction |
| 3.2 The Genesis and Development of Language as a Complex Adaptive System |
| 3.3 Study Related to Language as a Complex Adaptive System |
| 3.3.1 The Usage-based Theory |
| 3.3.2 Lexicalization and Grammaticalization |
| 3.3.3 Conventionalization |
| 3.4 Lexicography and Dictionary Headwords |
| 3.5 Research Hypotheses |
| Chapter Four Research Design |
| 4.1 Selection of Research Object |
| 4.2 Selection of Dictionary and Copora |
| 4.3 Data Collection and Processing |
| 4.4 Summary |
| Chapter Five Results and Discussion |
| 5.1 Results of the Study |
| 5.2 Discussion |
| 5.2.1 The Characteristics of Wordhood in Modern English Presented by AHD-540 |
| 5.2.2 The Conventionalization of Headwords Especially Partial Words andMultiword Expressions in the Dictionary |
| 5.2.2.1 Conventionalization |
| 5.2.2.2 Headwords in Dictionary |
| 5.2.2.3 The Conventionalization of Partial Words and Multiword Expressions43 |
| 5.2.3 The Impact of the Frequency on Combining Forms and MultiwordExpressions in the Dictionary |
| 5.2.4 Case Studies on Combining Forms and Multiword Expressions from theSelected Dictionary |
| 5.2.4.1 Lexicalization of Combining Forms and Multiword Expressions |
| 5.2.4.2 Criteria of Being a Word |
| 5.3 Summary |
| Chapter Six Conclusion |
| 6.1 Major Findings of the Study |
| 6.2 Limitations of the Study |
| 6.3 Suggestions for Further Study |
| References |
| Appendixes |
| Appendix Ⅰ Combining Forms with Word Class Labeling |
| Appendix Ⅱ Compound Words with Hyphen(s) and Space(s) with Word ClassLabeling |
| Appendix Ⅲ Compound Words with Space(s) with Word Class Labeling |
| Appendix Ⅳ Combining Forms Without Word Class Labeling |
| Appendix Ⅴ Compound Words with Hyphen(s) and Space(s) Without Word ClassLabeling |
| Appendix Ⅵ Compound Words with Space(s) Without Word Class Labeling |
（3）四轮全向移动机器人的运动控制与运动规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 相关的国内外研究现状和分析 |
| 1.2.1 全向移动机器人的研究现状和分析 |
| 1.2.2 全向移动机器人运动控制的研究现状和分析 |
| 1.2.3 全向移动机器人运动规划的研究现状和分析 |
| 1.2.4 目前研究工作中存在的问题 |
| 1.3 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 RoboCup中型组机器人足球比赛系统及全向机器人的数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 RoboCup中型组机器人足球比赛系统简介 |
| 2.3 全向机器人的数学模型 |
| 2.3.1 运动学模型 |
| 2.3.2 动力学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于NDAP的全向机器人轨迹跟踪控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 机器人的运动学关系 |
| 3.2.2 运动学位姿误差模型 |
| 3.3 神经动力学模型及其性能分析 |
| 3.3.1 神经动力学模型 |
| 3.3.2 神经动力学模型的性能分析 |
| 3.4 基于NDAP的全向机器人轨迹跟踪控制器设计 |
| 3.4.1 反步轨迹跟踪控制器的设计 |
| 3.4.2 基于ND的全向机器人轨迹跟踪控制器设计 |
| 3.4.3 上下限参数B和D的设计 |
| 3.4.4 被动衰减率参数A的自适应律设计 |
| 3.5 控制系统的稳定性分析 |
| 3.6 仿真实验与结果分析 |
| 3.6.1 仿真实验平台与参数设置 |
| 3.6.2 不同期望轨迹的跟踪结果分析 |
| 3.6.3 与其他方法的比较结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于改进BEL的全向机器人速度跟踪控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 速度误差校正控制 |
| 4.3 大脑情感学习模型 |
| 4.3.1 大脑情感学习的生理学基础 |
| 4.3.2 大脑情感学习的数学描述 |
| 4.3.3 权值调节律的作用分析 |
| 4.4 基于改进BEL的全向机器人速度跟踪控制 |
| 4.4.1 基于改进BEL的全向机器人速度跟踪控制 |
| 4.4.2 权值学习率的模糊调节 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.1 仿真实验平台与参数设置 |
| 4.5.2 仿真实验方案与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于ASMCFR的全向机器人轨迹跟踪控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 含驱动电机模型的全向机器人动力学模型 |
| 5.3 基于ASMCFR的全向机器人轨迹跟踪控制器设计 |
| 5.3.1 基于滤波器与滑模的全向机器人轨迹跟踪控制器设计 |
| 5.3.2 机器人动力学模型参数的自适应设计 |
| 5.3.3 基于RBF神经网络的切换项增益调节 |
| 5.4 控制系统的稳定性分析 |
| 5.5 仿真实验与结果分析 |
| 5.5.1 仿真实验平台与参数设置 |
| 5.5.2 直线轨迹的跟踪结果分析 |
| 5.5.3 圆轨迹的跟踪结果分析 |
| 5.5.4 “8”字形轨迹的跟踪结果分析 |
| 5.5.5 模型参数变化时的轨迹跟踪结果分析 |
| 5.5.6 固定增益与变增益时的轨迹跟踪结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于RMSCD的全向机器人多电机解耦控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于全向机器人动力学模型的多电机状态方程 |
| 6.2.1 广义运动学和动力学方程 |
| 6.2.2 多电机系统的状态方程 |
| 6.3 基于RMSCD的全向机器人多电机解耦控制 |
| 6.3.1 基于参考模型的解耦控制 |
| 6.3.2 基于RMSCD的全向机器人解耦控制器 |
| 6.3.3 原理分析 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.4.1 仿真实验平台与参数设置 |
| 6.4.2 仿真实验方案与结果分析 |
| 6.4.3 实物实验与结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于IHS的全向机器人最小能耗运动规划 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 问题描述 |
| 7.2.1 全向机器人能耗函数的建立 |
| 7.2.2 全向机器人的最小能耗运动规划模型 |
| 7.3 基于IHS的全向机器人最小能耗运动规划 |
| 7.3.1 和声搜索(HS)算法 |
| 7.3.2 改进的和声搜索算法 |
| 7.3.3 基于IHS的全向机器人最小能耗运动规划 |
| 7.4 仿真实验与结果分析 |
| 7.4.1 仿真实验平台与参数设置 |
| 7.4.2 仿真实验方案与结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表和完成的论文 |
| 攻读博士学位期间获得的奖励和参与的项目 |
| 致谢 |
（7）PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT（论文提纲范文）
| Introduction |
| 1 Principle and Construction of Ice-skater Robot |
| 1.1 Principle of Ice-skater Robot |
| 1.2 Construction of Ice-skater Robot |
| 2 Kinematic Modeling of Ice-skater Robot |
| 2.1 Two Relative Coordinate Systems |
| 2.2 Kinematic Equation of Wheels and Robot |
| 3 Kinematic Analysis |
| 4 Design of Control System |
| 5 Experiment |
| 6 Conclusion |
四、PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT（论文参考文献）
- [1]四轮全向移动机器人轨迹跟踪智能控制[D]. 彭涛. 重庆大学, 2019(01)
- [2]《美国传统词典》（第5版）词范畴表征研究[D]. 唐志丹. 四川外国语大学, 2016(03)
- [3]四轮全向移动机器人的运动控制与运动规划研究[D]. 王建彬. 广东工业大学, 2014(01)
- [4]Gait plan of the Biped Ice Skating Robot with Passive Wheels[A]. XU Zi-li 1 L tian-sheng2 XU Zhen-hua 2 1School of Mechanical & Electronic Engineering, Shanghai Univ., Shanghai, China,2School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai, 200240, China. Proceedings of the Third Asia International Symposium on Mechatronics, 2008
- [5]Dynamic Analysis of the Biped Ice-skater Robot of Passive Wheel Type[J]. 徐子力,吕恬生,田华,徐振华,宋立博. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2008(01)
- [6]Study and Development of the Biped Ice Skating Robot with Passive Wheels[J]. 徐子力,吕恬生,田华,徐振华,宋立博. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2007(06)
- [7]PRINCIPLE, CONSTRUCTION AND KINEMATIC ANALYSIS FOR THE OMNIDIRECTIONAL MOBILE ROBOT——ICE-SKATER ROBOT[J]. 宋立博,吕恬生,费燕琼,袁池. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2002(02)
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