导读:本文包含了动作规划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:隐马尔可夫模型,动作分割,动作识别,滑动窗口
动作规划论文文献综述
杨世强,罗晓宇,乔丹,柳培蕾,李德信[1]（2019）在《基于滑动窗口和动态规划的连续动作分割与识别》一文中研究指出针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对单个动作建模;其次,运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计,实现初始分割点的检测;然后,采用动态规划对分割点位置进行优化并对单个动作进行识别。在公开动作数据库MSR Action3D上进行连续动作分割与识别测试,结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取,进而提高识别精度,能够用于连续动作识别。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年02期）
刘胜[2]（2018）在《面向时态规划的动作模型学习方法研究》一文中研究指出时态动作模型是从逻辑关系、时间关系和资源关系上对智能体改变环境的行为能力刻画。手工建立动作模型的方式需要建模专家的大量知识和细致观察,耗时耗力。近年来,以自动化方式构建动作模型的建模辅助的方法成为智能规划领域的研究热点。在总结国内外以STRIPS为表示语言进行自动化动作模型构建的基础上,本文致力于设计以PDDL2.1为表示语言的自动化动作模型构建方法。相对于STRIPS能表示的“经典规划”问题,PDDL2.1语言能表示建模能力更强的“时态规划”问题,因而本文的工作有助于将动作模型自动构建技术应用于更复杂的现实环境。围绕以PDDL2.1为表示语言的“时态动作模型”自动化构建问题,本文将其分解为“状态分割”、“逻辑关系学习”、“动作持续时间学习”、“时态关系学习”等阶段,通过综合各阶段结果实现时态动作模型的构建。具体完成了以下四方面工作。(1)在“状态分割”阶段,分析了前人相关方法,运用自然语言处理领域的“词向量”技术提出了基于词向量的状态分割新方法,实现了状态分割错误率的降低。(2)在“动作持续时间学习”阶段,设计了“两阶段线性回归”方法,实现了具有较低计算代价的动作持续时间表达式拟合方法。(3)在动作与命题的“时态关系学习”阶段,设计了基于命题时间戳分析的时态关系算子学习算法。(4)综合本文设计的方法,实现了时态动作模型学习系统TAM。使用“国际智能规划竞赛”的标准问题集对TAM进行了实验评估,结果表明:相比面向经典规划的动作模型自动构建方法,本文的时态动作模型自动构建方法具有可用性,而且随着可观测信息的增加,本文方法的建模错误率降低。(本文来源于《武汉工程大学》期刊2018-05-30）
于长洹[3]（2017）在《东莞应抢占人工智能制高点》一文中研究指出本期嘉宾：着名经济学家 宋清辉、国家行政学院研究员 胡敏、东莞市乐琪光电科技有限公司总经理 吕成威继国务院印发《新一代人工智能发展规划》后，经济发达且高校密集的江苏、广东、浙江、陕西、北京、上海等地，近期在人工智能方面都动作频频。11月15日，(本文来源于《东莞日报》期刊2017-11-27）
刘嵩[4]（2017）在《集成任务和动作的敏捷对地观测卫星自主规划方法研究》一文中研究指出未来对地观测系统能够随时响应用户和卫星提出的观测需求,并且能够快速准确的回答什么时间、什么地点、什么目标发生了什么样的变化。但正是这种高效便捷的用户体验,却给对地观测组织过程带来了极大的挑战,尤其是对观测任务的规划方式提出了更高的要求。目前,绝大多数对地观测卫星所执行的观测计划,都是由地面任务规划系统生成的,然后通过星地链路上注至卫星。这种“天地大回路”的管控模式从需求搜集到数据采集,再到产品生成,整个过程需要很长的时间,根本无法满足未来对地观测系统对时效性的要求。与“天地大回路”相比,星上自主规划技术在提高卫星对观测需求的快速响应能力、提高多星协同能力、减少对地面测控系统的依赖等方面都具有巨大的优势,因此非常适合未来对地观测系统。本文的主要研究内容如下:(1)对敏捷对地观测卫星自主规划问题进行了分析,明确了问题的定义与研究范畴,总结了问题的特点与难点,并给出了问题的基本假设。完成了星上自主规划模块架构设计,明确了模块内各个子模块间的关系以及每个子模块的功能。根据每个子模块的功能特点将敏捷对地观测卫星自主规划问题分解为协调控制策略设计、星上任务规划问题和星上动作规划问题,提出了通过逐个求解子问题的方式来求解自主规划问题的求解框架。(2)提出了基于有限状态机的协调控制策略。该策略通过缩短规划周期和缩小规划范围,大幅增加规划次数,实现了用反复进行的小规模的规划问题求解代替一次性大规模的规划问题求解。由于规划次数大幅增加,所以每一次进行规划时都能建立在最新任务信息的基础上,因此能够将观测需求的动态变化及时反映在优化之中。(3)从约束条件、决策变量和优化目标叁个方面进行数学抽象,建立了星上任务规划问题的约束满足模型。在问题模型的基础上,设计了变邻域搜索算法。提出了二维矩阵编码方法、叁种邻域结构和用于生成观测任务序列的多种启发式规则,并且给出了决策变量的计算方法。实验表明,变邻域搜索算法可以有效解决星上任务规划问题。(4)建立了星上动作规划问题的约束满足模型。模型考虑了对地观测动作、数据回传动作、对日定向动作、对地定向动作、姿态转换动作等9种卫星动作。通过分析卫星动作之间的组合关系,不仅归纳出能够完成各类卫星任务所需要的9种动作序列,而且提出了面向动作序列进行搜索的叁阶段变邻域搜索算法TVNS。实验表明,TVNS算法能够较好地解决星上动作规划问题。(5)为验证论文所提出的各项关键技术,在上述研究成果的基础上设计了卫星自主规划实验系统。(本文来源于《国防科技大学》期刊2017-10-01）
袁晨旺[5]（2017）在《弹复性机器人模块设计与自修复动作规划》一文中研究指出机器人以其广泛应用以及与人类的互动能力,已成为最重要的机械系统之一。越来越多的机器人被要求能够在复杂的环境中工作,这增加了机器人失效的风险。为了延长机器人的寿命,除了提高机器人在复杂环境中的适应能力外,还需要它在受损后具有一定程度的自我修复能力。这种具有一定自我修复能力的机器人被称为弹复性机器人。本课题在弹复性机器人的模块设计、仿真分析和自修复动作规划方面进行了研究,主要内容如下:(1)基于公理化设计理论,设计了新型弹复性机器人模块。公理化设计理论为本课题的设计过程提供了系统和科学化的理论基础。本课题从修复方案和工作原理两个角度对弹复性机器人模块进行公理化分析与设计,得出功能需求独立的设计矩阵。在设计矩阵的基础上,对弹复性机器人模块的对接系统、驱动系统、监控系统、控制系统、供电系统及欠驱动功能进行了具体设计。利用3D打印技术,制作了弹复性机器人模块样机。以PC为上位机,Arduino Nano单片机为下位机,搭建了弹复性机器人系统实验平台。(2)基于D-H参数法,对弹复性机器人的机械臂进行正运动学和逆运动学分析,并利用MATLAB软件进行仿真。D-H参数法是对机器人连杆和关节进行建模的标准方法。本课题以弹复性机器人的一个6关节机械臂为例,运用D-H参数法建模,进行正运动学和逆运动学分析,得出相应方程。利用MATLAB软件中的Robotics Toolbox和Spacar插件,对该6关节机械臂进行仿真,验证了弹复性机器人的设计合理性。(3)基于降维的策略,对弹复性机器人的自修复过程进行动作规划。将弹复性机器人的拓扑结构从叁维空间内变换到平面内,以简化自修复过程;以弹复性蛇形机器人和弹复性人形机器人为例,对其自修复过程进行动作规划;编制了弹复性蛇形机器人的具体自修复程序。(本文来源于《东华大学》期刊2017-06-30）
韩馨仪[6]（2017）在《江西围绕“放管服”继续推进政采各项改革》一文中研究指出本报讯 韩馨仪报道 江西省财政厅日前发布了《2017年政府采购工作要点》。《工作要点》简明扼要，从6个方面对2017年江西省政府采购工作作出全面规划，其中包括：健全政府采购制度建设、推进政府采购各项改革、落实政府采购政策功能、强化政府采购监督管理、加(本文来源于《中国政府采购报》期刊2017-03-17）
徐宁,李杰,纪晓婷,沈林成[7]（2016）在《线性时序逻辑描述下自主机器人运动与动作动态规划方法》一文中研究指出线性时序逻辑(LTL)为自主机器人高层次的运动和动作任务提供了富有表现力的形式化描述方法。基于LTL任务描述,本文提出一种适应环境变化与行动失效的动态规划方法。首先,在分区的环境中对机器人的环境认知和运动与动作建模;接着,将环境认知模型与运动和动作模型构建为统一的状态转移系统,以此对整个系统的状态变化进行抽象;第叁,提出了适应环境变化与行动失效的在线规划框架,在执行过程中动态的规划行动序列;最后通过室内机器人救火仿真实验,验证了方法的有效性。(本文来源于《第35届中国控制会议论文集（B）》期刊2016-07-27）
孟非[8]（2016）在《仿人机器人快速作业的关节驱动与动作规划及其匹配研究》一文中研究指出仿人机器人具有人类的外形特征,在辅助人类日常生活和工作方面具有巨大的优势。仿人机器人的快速作业能力,尤其是在动态、非结构化环境中的快速作业能力,是仿人机器人实用化的必备条件。目前的仿人机器人由于自身机构尺寸的限制,导致关节驱动能力不足,从而动作规划难以有效地执行,并实现快速稳定的作业。本文以仿人机器人快速作业为目标,围绕关节驱动控制、动作轨迹规划、以及关节驱动与动作规划的匹配等关键问题展开研究,主要研究内容和成果如下:首先,根据人体生物力学特性以及仿人机器人在人类生活环境中快速作业的任务要求,建立仿人机器人模型。在此基础上,分析了仿人机器人快速作业的任务需求,提出关节驱动控制和动作轨迹规划匹配研究实现仿人机器人快速作业的方案。并且根据该需求设计了满足仿人机器人快速作业应用的控制系统。其次,通过分析人体快速作业过程中关节的运动规律,以电机驱动关节为基础,提出了基于瞬时能量的仿人机器人关节驱动控制器设计思路。针对仿人机器人快速作业对于关节瞬时输出能力的需求,建立关节控制模型,设计了由电流积分确定的电机瞬时能量控制算法,通过该控制算法可以极大地提升关节的瞬时功率。同时为了适应高功率输出状态时关节负载的剧烈波动,采用模糊控制方法提高控制精度。针对仿人机器人系统所要求的小型、轻量、高速度和高精度等关键问题,通过软硬件结合完成关节驱动控制器的设计。再次,以仿人机器人乒乓球快速击打运动为例,针对在关节驱动能力的前提下,同时满足作业任务和稳定性的要求,研究能量最优的动作规划方法。在满足击球任务要求的前提下,为了降低机器人关节执行动作轨迹的难度,采用能量最优的策略,确定使机器人作业手臂速度最小的末端姿态和内部关节配置,从而使机器人在快速击打运动中能耗最小。根据作业时刻任务要求,采用能量最优方法,对仿人机器人乒乓球快速击打运动初始姿态、作业时刻手臂运动状态进行配置,同时产生运动过程中手臂各个关节的动作轨迹。第四,针对充分利用关节驱动输出能力完成仿人机器人快速作业规划的目的,研究关节驱动与动作规划的匹配方法。分析本文方法得到的仿人机器人关节驱动能力特性,并以此建立约束函数。以快速行走为例,在关节驱动能力约束条件下,利用相似性函数完成关节驱动特性和动作规划的匹配,并产生优化实施的仿人机器人快速行走运动轨迹。同时采用关节驱动补偿动作规划执行误差的方法,减小关节运动误差,使仿人机器人更有效地实现快速作业。最后,对本文提出的关节驱动和动作规划方法进行了实验验证。首先通过模拟关节负载平台实验验证了关节驱动控制器的瞬时能量控制特性,然后通过仿人机器人乒乓球快速击打实验验证了能量最优的动作规划方法,并且通过仿人机器人快速行走实验验证了关节驱动与动作规划的匹配方法,通过这些实验证明了本文提出的仿人机器人快速作业的关节驱动与动作规划及其匹配研究的有效性。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-01）
陈凯[9]（2016）在《一种基于动作语言BC的通用服务机器人认知与规划系统》一文中研究指出通用服务机器人在最近几年来越来越受到研究者们的关注。机器人作为一个高度交叉的研究领域,关于其系统的研究工作往往需要从底层硬件、控制,到各类感知算法的支持,所以更多的研究工作主要集中在机器人的某方面能力。对于服务机器人系统的研究,首先需要了解服务机器人的主要特点。与传统(自动)工业机器人相比,服务机器人在运行环境、感知能力、人机交互叁个方面有显着不同。第一,传统工业机器人的工作环境往往是确定的,机器人本身针对事先确定的特定环境进行设计,编程,使其具有能够7x24小时不间断的工作能力和健壮性。同时,绝大部分工业机器人在运行过程中不允许人类或其他物体的干扰,一旦在工作环境中出现未预计的物体,很可能导致严重的生产事故。一旦出现问题,工业机器人需要专门背景的专业维护人员进行重置或维修,机器人本身的维护代价很高。而服务机器人与此不同,其工作环境一般不确定,同时环境中必然具有如人类、宠物等带来各类不确定性的元素。因此,在服务机器人的工作过程中,需要考虑到这些潜在的不确定性,并且在任务的执行过程中能够自主的克服因此出现的错误,继续完成任务。第二,传统工业机器人的感知能力往往局限在对本体的感知,如机械臂中通过编码器对电机转动角度的测量,或是安装在特定部位的力矩传感器获得关节的力数据。部分新型的工业机器人装备有能够对特定目标物体如零件位置的视觉检测设备,扩大了机器人的感知范围,提高了机器人的适应性。尽管如此,绝大部分工业机器人的感知能力都是非常受限的,一方面是因为技术的局限性,另一方面也是为了尽可能的提高效率因此将运行环境进行特别设计。然而对于服务机器人来说,对环境的感知能力尤其重要,第一点中提到的环境不确定性导致了机器人需要能够对环境的动态变化作出积极的应对,如移动过程中不能撞到人。同时,又因为服务机器人不同工作环境的巨大差别,更要求能够它们能够在这些环境中都能够具有对目标相关物体的感知能力。第叁,绝大部分传统工业机器人仍然是通过终端与操作员交互,其本质与电脑的交互方式相同。同时正如第一点所说,工业机器人基本固定的工作环境使得工作过程中需要与人交互的需求较少,维护和操作人员往往在机器人投入生产之前就已经针对机器人的工作要求进行了过程式的编程,因此在机器人运行中并不需要多少人工干预。但对于服务机器人来说,其工作过程中天然的需要与人类进行大量交互,从基本的聊天,到从人类获取命令和任务,以及出现问题时从人类获取帮助,无一不需要通过人机交互完成。本文的研究目标是通过实现一个通用的智能服务机器人系统,并以此为范例研究通用服务机器人系统中的若干问题。在本文的研究过程中,我们总结对于构建一个通用服务机器人,主要有两类难度。第一类难度在于研发机器人需要具备的若干基本功能,包括运动部件,如轮式底盘或双足、机械臂、摄像头云台；机器人控制模块,来控制各机器人部件；机器人感知模块,来检测和识别环境中感兴趣的物体。第二类难度在于机器人的认知和决策规划系统,即当机器人拥有了一系列适应服务要求的基本能力以后,如何将这些能力链合在一起,来实现一个能够在不同环境中,应对不确定性,用自然的方式与人交互并完成人要求任务的智能机器人系统。本文提出并实现的智能服务机器人系统框架是为了解决上述第二类难题的一种可能途径。该系统实现的机器人能够在具有不完全信息和动态变化的环境中,对于给定的欠描述目标作出智能应对并且尽最大努力完成任务。在该框架中,人机交互,感知行为以及物理动作被统一的在动作语言Be中描述；随后,在给定任务以后,动作语言Be的描述被翻译到回答集编程语言,并且调用其求解器进行求解,生成试图完成任务的规划动作序列。在动作序列的执行过程中,机器人通过感知模块不断更新对环境的认识并检查当前规划动作序列的有效性；一旦出现改变,及时对规划序列进行修正。我们提出并实现的系统框架特点和创新之处主要有以下叁点。第一,本文提供了一种基于动作语言Be的通用服务机器人行为表示方法。动作语言Be的语义基于回答集编程,它的表示刻画的是一种描述世界状态的转移系统,能够用来刻画环境信息和机器人内部信念状态。叁种不同的行为,即人机交互、感知、物理行动可以对这些状态造成不同的影响。在给定目标以后,回答集编程的求解器通过在转移系统中搜索,能够生成一条从初始状态到目标状态的最短动作序列,驱动机器人一步步完成指定的任务。第二,本文扩展了传统的控制机器人动作运行的执行-监测-重规划框架,加入了一个并行的连续观察机制,使得机器人能够快速应对环境中的变化。连续观察机制在机器人的任务执行开始之后,不断的通过感知模块将获得的信息提取抽象成规划系统的内部表示,并及时检查当前规划动作序列是否在新的信息出现以后仍然能够完成目标；一旦当前规划无法完成任务,或有更短的规划序列出现,则视情况中止当前动作的执行并且进行重规划。第叁,在对世界状态和机器人内部信念状态进行统一表示之后,机器人的“认知状态”可以在一定程度下被刻画。由于框架中对待人机交互和感知行为的方式统一,它们从不同来源获取的信息可能会出现不一致的情况。例如,机器人通过人机对话方式从人类获得的目标是“从餐桌上拿一瓶水给我”,而机器人通过感知发现餐桌上水的位置对机器人来说无法抓取,或是餐桌上压根就没有水,那么机器人需要能够通过对世界状态和机器人信念状态的组合更新来确保知识的一致性,以使机器人“知道”在这些问题出现时应该如何处理,才能不影响任务的继续执行。本文提出的系统框架实现在了KeJia服务机器人上,并且在一个类似“通用服务机器人”场景下进行了实验,能够在类似家庭的环境中不断的为人服务,提供饮料。“通用服务机器人”测试场景是机器人世界杯学术竞赛家庭组项目中最有挑战性的测试之一,也是最能体现机器人智能的测试。KeJia服务机器人从2009年起参加机器人世界杯家庭服务组的比赛,于2014年在巴西获得了该项目的世界冠军,并在2011、2013、2015年多次获得世界亚军。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-06-01）
吴布维[10]（2016）在《多台履带起重机协同吊装的动作规划研究》一文中研究指出我国经济的腾飞带来了基础建设行业的发展,海洋工程、电力建设、市政建设等行业催生了巨大的吊装需求,使得吊装朝着模块化、大型化发展,因此为了满足具体要求,多台起重机协同吊装成为了不可或缺的发展趋势。因为多机吊装事故的危害性,保证吊装安全是最重要的问题,因此详细、安全的吊装方案的设计是必不可少的。目前,传统吊装方案制定中存在安全分析不足、计算极其复杂等问题,比较依赖工程师的实际经验,同时现在对于多台起重机吊装的研究比较少,因此对于多台起重机吊装的动作规划展开研究,得到相应数学模型,可以提高吊装方案设计的安全性和效率,具有重要的意义。本文首先针对履带起重机的结构进行分析,得到单台起重机的机构模型。再从单、双机吊装系统的机构模型进行扩展得到多台起重机吊装系统的机构模型,从模型中分析其多耦合封闭链结构、下车行走非完整性约束等吊装特性,并对模型进行简化处理。其次,在此基础上给出多机吊装系统动作规划的数学模型定义,首先针对多耦合封闭链约束问题,采用RLG策略,采用以被吊物及下车位姿为主动变量的建模方法,并给出相应的被动变量求解方程,然后对于起重机行走为非完整性约束的特点给出下车模型,并得到状态转移方程及动作输入合集,最后对于动作规划模型给出符合吊装要求的约束条件等,得到较为完整的动作规划数学模型。接下来,针对多机吊装中吊装力求解为超静定求解这一问题,通过分析,在形变基础上,给出基于钢丝绳为柔性体、被吊物及其余起重机结构为刚体的吊装力求解方法,并用ANSYS进行分析,验证其正确性和适用性。最后,采用RRT-Connect-斗算法,分别对四台起重机和六台起重机的吊装案例进行规划仿真来验证此思路可行、其规划结果较好。并用MATLAB设计一款载荷历程分析软件,来得到规划路径中吊装载荷历程曲线,为吊装方案制定提供了良好的计算依据。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-05-03）
动作规划论文开题报告
（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：
时态动作模型是从逻辑关系、时间关系和资源关系上对智能体改变环境的行为能力刻画。手工建立动作模型的方式需要建模专家的大量知识和细致观察,耗时耗力。近年来,以自动化方式构建动作模型的建模辅助的方法成为智能规划领域的研究热点。在总结国内外以STRIPS为表示语言进行自动化动作模型构建的基础上,本文致力于设计以PDDL2.1为表示语言的自动化动作模型构建方法。相对于STRIPS能表示的“经典规划”问题,PDDL2.1语言能表示建模能力更强的“时态规划”问题,因而本文的工作有助于将动作模型自动构建技术应用于更复杂的现实环境。围绕以PDDL2.1为表示语言的“时态动作模型”自动化构建问题,本文将其分解为“状态分割”、“逻辑关系学习”、“动作持续时间学习”、“时态关系学习”等阶段,通过综合各阶段结果实现时态动作模型的构建。具体完成了以下四方面工作。(1)在“状态分割”阶段,分析了前人相关方法,运用自然语言处理领域的“词向量”技术提出了基于词向量的状态分割新方法,实现了状态分割错误率的降低。(2)在“动作持续时间学习”阶段,设计了“两阶段线性回归”方法,实现了具有较低计算代价的动作持续时间表达式拟合方法。(3)在动作与命题的“时态关系学习”阶段,设计了基于命题时间戳分析的时态关系算子学习算法。(4)综合本文设计的方法,实现了时态动作模型学习系统TAM。使用“国际智能规划竞赛”的标准问题集对TAM进行了实验评估,结果表明:相比面向经典规划的动作模型自动构建方法,本文的时态动作模型自动构建方法具有可用性,而且随着可观测信息的增加,本文方法的建模错误率降低。
（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。
动作规划论文参考文献
[1].杨世强,罗晓宇,乔丹,柳培蕾,李德信.基于滑动窗口和动态规划的连续动作分割与识别[J].计算机应用.2019
[2].刘胜.面向时态规划的动作模型学习方法研究[D].武汉工程大学.2018
[3].于长洹.东莞应抢占人工智能制高点[N].东莞日报.2017
[4].刘嵩.集成任务和动作的敏捷对地观测卫星自主规划方法研究[D].国防科技大学.2017
[5].袁晨旺.弹复性机器人模块设计与自修复动作规划[D].东华大学.2017
[6].韩馨仪.江西围绕“放管服”继续推进政采各项改革[N].中国政府采购报.2017
[7].徐宁,李杰,纪晓婷,沈林成.线性时序逻辑描述下自主机器人运动与动作动态规划方法[C].第35届中国控制会议论文集（B）.2016
[8].孟非.仿人机器人快速作业的关节驱动与动作规划及其匹配研究[D].北京理工大学.2016
[9].陈凯.一种基于动作语言BC的通用服务机器人认知与规划系统[D].中国科学技术大学.2016
[10].吴布维.多台履带起重机协同吊装的动作规划研究[D].大连理工大学.2016