一、飞行力学视觉模拟教学实验的开发（论文文献综述）
韩德阳[1]（2021）在《情境意识理论驱动的直升机飞行模拟器人机界面设计研究》文中指出
左鹏翀[2]（2021）在《复杂状态事故分析和UPRT方案的研究》文中研究指明
房新晴[3]（2021）在《基于嵌套饱和方法的四旋翼位姿控制》文中研究说明
姜迪[4]（2021）在《基于SD卡数据的最后进近阶段飞行训练操纵品质评估》文中认为
黄治宇[5]（2021）在《基于Q-learning的集群避障算法研究》文中研究表明近年来无人机、无人小车等智能体因其稳定性高、适应性强、风险小等特点得到了快速发展;智能体集群化解决了单个智能体功能性有限的问题,发挥集群优势的同时对智能个体进行了有效的整合。集群避障一直以来是智能体群体控制的重要模块,大多避障算法在遭遇复杂障碍物环境时容易陷入局部最优值使得智能体无法快速进行障碍物躲避;本文根据智能体集群在障碍物环境任务执行过程中避障需要,对Flocking协同控制算法和Q-learning算法进行结合提出两种避障算法模型,解决了智能体在任务执行中的避障模式单一和避障效果不佳的问题,并对智能体集群训练算法进行了改进。对此本文主要研究工作如下:（1）针对智能体在进行避障时集群内部之间保持安全距离的问题,本文根据Flocking算法作为集群的控制算法,引入算法中α-agent和γ-agent模块,构建势能场函数和虚拟结构点引导集群个体维持稳定的运动距离。（2）分析了集群在进行障碍物躲避时队形结构化差异问题,根据集群队形需要建立队形库,并提出避障评价准则指标用于量化集群避障过程中的收敛时间、路程代价、队形结构差异等参数。（3）设计了复杂障碍物环境下智能体集群避障模型,本文提出用于集群在不同障碍物环境下进行避障策略的自适应选择的避障因子ζ,并基于智能体在不同避障策略下的控制需要构建相应运动模型。（4）研究了如何高效进行集群Q-leraning训练,本文根据阈值交互Q-learning算法降低了智能体之间的通信量,实现集群的交互训练和智能体分布式自主决策。本文提出队形变换避障模型和智能体自主协同避障模型,构建了Flocking控制算法集群间的势场函数,并与Q-learning算法结合改进了智能体的运动模型。本文对改进的Q-Mutual算法在特定场景和随机障碍物环境下进行了大量学习训练,并对不同的训练算法进行了数据拟合分析。避障数据说明该算法在训练收敛速率方面提升了10.23%,证明了智能体在复杂障碍物环境下的避障稳定性和鲁棒性。最后通过四旋翼无人机模拟飞控仿真实验验证了避障模型在实际应用中的可用性和有效性。
王婧羽[6]（2021）在《基于3D虚拟仿真平台的多无人机协同编队控制算法研究》文中研究指明近年来,多无人机编队飞行成为无人机领域的研究热点,无人机协同作战在未来战场中也有广泛的应用前景。无人机编队的队形控制是无人机编队研究的重要部分,主要包括队形的集结、保持、重构和避障等部分,本文主要研究了无人机编队中对无人机状态控制、队形控制和避障控制,主要研究内容如下:首先,在无人机编队的状态控制的研究中,基于分布式的一致性理论,研究了分别对无人机的高度、航向角及速度控制的算法,编队中无人机通过分布式的通信拓扑与其相邻的无人机进行信息交互,逐渐调整自己的状态与其毗邻无人机相近,最终形成一个状态趋于指定的编队整体。通过Matlab与Unity3D对算法仿真,验证了所研究算法的有效性。其次,针对编队队形构建的研究,基于对无人机状态的控制,研究了无人机编队队形控制的算法,指定编队稳定时的队形,使无人机群可以通过通信拓扑构建指定队形,利用Matlab与Unity3D对算法仿真,验证了算法的有效性,使无人机队形构建可视化。最后,通过利用人工势场法与一致性理论,研究了无人机编队飞行时的避碰避障算法,避免了无人机编队在完成任务中发生的相互碰撞或碰到障碍物的事件。利用Matlab对算法进行仿真后,重点运用Unity3D对无人机飞向目标点、避碰和避障进行模拟仿真,再现了无人机群飞向指定目标中躲避障碍物的过程。
石程豪[7]（2020）在《基于VR技术的健身自行车系统设计与实现》文中认为受新冠疫情和空气污染的影响,室内运动越来越受到人们的重视。其中健身自行车凭借其高效的健身效果成为室内运动的首选,但传统的健身自行车因其枯燥的健身方式不能满足人们趣味健身的需求,因此本文研发了一种基于VR技术的健身自行车系统,将自行车运动与VR技术相结合,增加了运动的趣味性,改变了传统的运动方式,提升了使用者的运动积极性。本文对传统健身自行车进行结构上的重新设计,增加力反馈结构、转向轴、踏板保护装置和传感器安装位置,实现自行车结构的改装。设计硬件电路实现对速度、心率、血氧、转向角度的数据采集,并通过蓝牙进行数据传输,实现力反馈装置与VR游戏的交互。设计并完成VR游戏的制作,本文游戏支持单机模式和局域网多人模式,通过模型制作、UI设计、场景搭建和脚本添加完成游戏制作,通过网络模块搭建、Server与Client通信、网络同步完成局域网多人竞技模式制作。针对传统的虚拟路径漫游方向固定,且在路径曲线处存在抖动的问题,本文提出一种基于Dynapath算法与微分路径与改进的Cardinal曲线插值算法相结合的优化算法。该方法使用Dynapath算法规划实时路径,等时间微分路径,并对微分线段钝角处进行初步平滑处理,最后对该路径使用改进的Cardinal曲线插值算法拟合出曲线,实现任意方向漫游且去除了曲线处抖动问题。在传统力反馈算法中一般使用三角形弹簧-质点模型进行计算,但该模型所需弹簧数量多,导致算法不稳定且计算量大。针对这一问题,本文提出了使用改进的正方形弹簧-质点模型来减少计算量,并利用力的广布传播模型计算锁定形变区域,通过形变面积计算出弹簧质点的合力大小,减少受力分析次数,提高实时性。
朱润泽[8]（2020）在《TMS治疗影像配准与动态标定技术研究》文中认为近些年在我国精神类疾病呈逐年高发态势,经颅磁刺激技术作为一种非直接接触的无创治疗精神类疾病的方法得到了极大普及。目前进颅磁刺激治疗是由医生手动引导下实现的,而规划治疗与选择治疗靶点均需医生具有丰富的临床经验,如果精神科医生的工作经验不丰富,在磁刺激治疗中会遇到较多困难;除此之外,因为治疗的时间比较长,再加上刺激线圈较重,即便是医生的工作经验很丰富,也会受到疲劳因素的影响,而产生抖动,使得线圈与预设的轨迹发生偏差。基于解决现在进颅磁刺激治疗遇到的问题,需要研发一种基于影像引导的进颅磁刺激治疗机器人系统。本文主要研究了经颅磁刺激治疗的影像导航机器人系统中的关键性技术,包括患者头部点云图像与术中患者通过外部设备采集的头部点云的实时配准技术、机器人系统的快速自标定技术。论文对于磁刺激治疗过程中存在的各种问题,提出了借助光学定位系统和机械臂进行治疗,并设计了整个治疗流程。光学导航能够对患者的治疗情况进行跟踪,并为患者的治疗提供相应的辅助,达到精准导航和治疗的目的。通过实验对比多种配准算法,最后采用针对点云的快速点特征直方图（FPFH）进行头部点云的初始配准,再利用ICP算法进行精确配准,并对ICP算法进行了进一步改进,降低了算法的时间复杂度。通过光学定位仪在治疗中获取的患者头部点云与治疗前的三维头部模型点云集进行配准,使患者的头部位置信息可以实时反馈到治疗导航系统,在论文中验证了这种方法的可行性。论文构建了光学治疗导航坐标和机器人基坐标的手眼关系,提出以奇异值分解法为基础的自标定系统快速方法,并验证了标定实验。标定系统的方法只是需要在机器人末端的刺激线圈安装能够被光学定位仪搜索和获得的光学标记点并使机械臂自动移动12个点位即可精准、迅速得到光学导航坐标与机器人基坐标之间的变换关系。研究结果表明,标定误差低于0.0003m,系统标定问题能够有效、快速得到解决。论文建立了以UR5机械臂为基础的经颅磁刺激机器人系统,应用D-H参数法分析机器人的运动学特点,为之后的理论研究奠定坚实的根基。
王妙云[9]（2020）在《煤矿井下四旋翼无人机虚拟远程操控关键技术研究》文中指出随着智能矿山建设的深入推进,煤矿井下巡检的自动化、智能化需求日益提高。传统的煤矿井下巡检方式劳动强度大,人为因素导致巡检可靠性不高。四旋翼无人机结构简单、控制算法成熟,可借助于机器视觉、虚拟现实、智能控制等先进的人工智能技术可实现智能导航,以代替人在煤矿复杂环境中完成井下关键场合的巡检任务。煤矿井下环境复杂,无人机飞行空间受限,自主飞行难度大、风险高。因此,借助于虚拟现实、数字孪生和智能操控等技术,提出适用于煤矿井下巷道巡检的四旋翼无人机虚拟远程操控技术方案。构建四旋翼无人机虚拟样机和井下巷道虚拟场景,研究障碍物感知与三维重建、无人机精确定位、避障导航等关键技术,为操控者提供高效的认知条件,达到无人机自主飞行与人工远程干预相结合的控制理念,实现无人机“沉浸式”远程操控,有效提高煤矿井下四旋翼无人机巡检的效率和安全性。针对井下障碍物造成的无人机环境精准感知难,易发生碰撞的问题,研究巷道障碍物智能感知与三维重建技术。借助双目视觉测量单元从不同视角拍摄障碍物图片,对获得的左右相机图像进行立体匹配从而得到视差图,进而获取障碍物三维信息;通过坐标匹配实现了障碍物数据和虚拟巷道模型的深度融合;利用立体栅格克隆技术在虚拟巷道中堆栈出障碍物轮廓模型,实现局部地图重建。飞行位姿数据驱动的虚拟样机和实时动态更新的虚拟巷道场景为远程操控人员提供了人为干预决策的控制依据。根据四旋翼无人机在复杂巷道环境内稳定飞行的需求,建立四旋翼无人机位姿控制模型,利用扩展卡尔曼滤波算法实现视觉惯导位姿数据融合,通过坐标匹配将无人机姿态数据耦合到虚拟巷道几何模型中,获得无人机在巷道中的精确位置。研究四旋翼无人机路径规划和避障技术,提出一种复合势场VFF避障算法,将速度势场引入人工势场避障导航算法中,实现煤矿巡检无人机对巷道内未知或动态物体的避障飞行。针对煤矿四旋翼无人机飞行数据繁杂、不直观导致的远程控制决策难题,研究基于数据驱动的煤矿四旋翼无人机虚拟现实交互技术。利用Unity3D平台研发煤矿四旋翼无人机虚拟现实交互平台,融合飞行数据可视化技术,实现三维视景与平显画面相结合的远程监测平台;提出复杂场景数据加载优化方案,有效简化复杂三维场景数据,保证了场景加载的流畅性;开发虚实数据通讯接口,将四旋翼无人机飞行数据实时反馈至虚拟操控平台,实现无人机远程操控、虚实同步控制。搭建煤矿四旋翼无人机实验平台,对系统功能进行验证。实验表明,可视化虚拟仿真系统运行稳定,虚拟远程操控平台操控便捷,可进行障碍物感知和三维重建,实现无人机自主避障导航和巡检控制。
王薇[10]（2020）在《美国专业硕士研究生教育发展研究》文中进行了进一步梳理美国专业硕士研究生教育作为世界专业硕士研究生教育发展的领头雁,代表了国际专业硕士研究生教育的最高水准和最新动向,在美国本土乃至世界范围内产生了重大影响。而我国开展专业硕士研究生教育起步较晚、规模较小、学科种类较为单一,结构体系尚不完善,质量建设仍有待提升。如以追本溯源的方式,从历史的角度入手,对美国专业硕士研究生教育的源头、发展和变革作深刻的历史剖析和经验规律的探究,深入分析其与经济社会发展之间的互动关系,全面考察其制度建构及理论演进的基本规律,为我国专业硕士研究生教育制度的建设提出针对性和操作性强的政策建议,是十分必要且迫切的。本文应用历史研究法、文献研究法和案例分析法,以美国社会政治经济发展变迁及美国专业硕士研究生教育内在发展呈现特点作为历史分期的主要依据,采取点面结合的方式,梳理并分析了美国专业硕士研究生教育发展的历史进程。19世纪末20世纪初,美国经济社会的高速发展为专业硕士研究生教育的出现奠定了坚实的物质基础;实用主义哲学提倡的实用主义人才教育观铺垫了其成长的思想基础;《莫雷尔法案》颁布后专业学院的涌现直接催生出专业硕士研究生教育的培养模式;早期专业协会推动了专业教育水平的不断提高;加之学术型硕士研究生教育自身无法规避的局限性,使得创办美国专业硕士研究生教育成为大势所趋。美国专业硕士研究生教育专业化肇始阶段为20世纪初至二战结束。1908年哈佛大学首创工商管理硕士专业学位,由此开启了美国专业硕士研究生教育的历史。1910年《弗莱克斯纳报告》的发布开启了专业认证活动,此后各专业协会陆续制定各专业认证标准并展开专业认证活动。美国专业硕士研究生教育规范化推进阶段为二战后至1970年代末。该阶段专业硕士研究生教育在数量增长与规模迅速扩张的同时,尤为重视对教育质量的提升。美国专业硕士研究生教育复合化发展阶段为1980年代至今。这一阶段专业硕士研究生教育呈现出复合化发展的特点,不仅出现了大量新兴应用性学科专业硕士,还出现了联合学位和交叉学科专业硕士学位。专业认证制度进一步完善,出现了全国性认证机构许可组织和社会评估媒介,评估指标呈现出学生结果导向和国际化的发展趋势。这一阶段专业硕士研究生教育跃升至硕士研究生教育的主体地位,以强势的数量优势压倒了学术型硕士研究生教育,发展得更为成熟和完善。最后在归纳美国专业硕士研究生教育发展特点的基础上,结合我国的具体国情,总结出其对我国专业硕士研究生教育工作的经验及启示。美国专业硕士研究生教育在发展过程中适应经济社会需求和产业结构特点,在具有鲜明职业背景的学科领域中开设,且与职业资格准入制度紧密衔接,始终体现着职业导向;美国专业硕士研究生教育在专业学院实施教学,实现了理论性与应用性的高度统一,且通过专业认证和专业资格认定来引导和保障其培养方向和教育质量;美国专业硕士研究生教育在发展过程中探索出灵活多样的学位类型、学制年限、课程种类和教学方法,高度适应社会需求的变化。为此,我国在开展专业硕士研究生教育的过程中应充分考虑专业设置与市场需求的契合程度,大力推进专业教育与职业资格考试的有效衔接,强调夯实理论基础与强化实践技能并重的培养方案,倡导探索灵活的教育模式和教学方法,建立健全专业硕士研究生教育宏观管理与专业认证体系。
二、飞行力学视觉模拟教学实验的开发（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、飞行力学视觉模拟教学实验的开发（论文提纲范文）
（5）基于Q-learning的集群避障算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容结构与创新点 |
| 1.3.1 研究内容与技术方案 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 第二章 集群控制及Q-learning基本理论 |
| 2.1 集群控制理论 |
| 2.1.1 图论 |
| 2.1.2 人工势场法 |
| 2.1.3 Flocking集群控制算法 |
| 2.2 Q-learning算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 多智能体集群避障控制模型 |
| 3.1 协同避障系统架构 |
| 3.2 避障评价准则 |
| 3.3 避障模型选择 |
| 3.3.1 队形变换避障运动模型 |
| 3.3.2 自主协同避障模运动摸型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 Q-learning避障模型算法设计 |
| 4.1 队形变换避障Q-learning设计 |
| 4.2 自主协同避障Q-learning设计 |
| 4.3 阈值交互Q-learning算法 |
| 4.4 Q-Mutual算法行为选择 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 集群避障模型仿真验证 |
| 5.1 集群队形变换避障仿真验证 |
| 5.1.1 仿真流程与参数 |
| 5.1.2 队形变换Q-learning避障仿真 |
| 5.2 自主协同避障模型和Q-Mutual算法仿真验证 |
| 5.2.1 仿真参数与过程 |
| 5.2.2 仿真与分析 |
| 5.3 飞控模型仿真 |
| 5.3.1 飞行控制系统 |
| 5.3.2 飞控仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文贡献 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）基于3D虚拟仿真平台的多无人机协同编队控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多无人机协同作战国内外研究现状 |
| 1.2.2 多无人机编队控制国内外研究现状 |
| 1.2.3 编队视景仿真国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 无人机编队飞行模型的建立 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 坐标系定义及坐标转换 |
| 2.2.1 坐标系定义 |
| 2.2.2 坐标变换 |
| 2.3 编队信息交互和传递 |
| 2.3.1 信息交互方式 |
| 2.3.2 信息交互拓扑 |
| 2.4 无人机运动的数学模型 |
| 2.4.1 无人机质心运动模型 |
| 2.4.2 无人机相对运动模型 |
| 2.5 无人机3D虚拟仿真平台建模 |
| 2.5.1 Unity3D简介 |
| 2.5.2 场景模型搭建 |
| 2.5.3 无人机模型搭建 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多无人机编队队形构建控制算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 编队的相关概念 |
| 3.2.1 编队控制的基本方式 |
| 3.2.2 编队队形设计定义 |
| 3.2.3 编队队形描述方法 |
| 3.2.4 编队队形重构 |
| 3.3 编队状态控制 |
| 3.3.1 状态控制算法 |
| 3.3.2 状态控制仿真分析 |
| 3.3.3 状态控制Unity3D实现 |
| 3.4 编队队形控制 |
| 3.4.1 队形控制算法 |
| 3.4.2 队形控制仿真分析 |
| 3.4.3 队形控制Unity3D实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多无人机编队避碰避障控制算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 人工势场法 |
| 4.3 无人机编队避碰 |
| 4.4 无人机编队避障 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 无人机编队避碰仿真 |
| 4.5.2 无人机编队避障仿真 |
| 4.5.3 无人机避障Unity3D实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于VR技术的健身自行车系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 虚拟现实技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状: |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 论文内容创新点 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自行车系统设计 |
| 2.3 VR游戏系统设计 |
| 2.4 路径漫游系统与力反馈系统设计 |
| 2.5 系统总体设计概述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 自行车系统与VR游戏系统设计 |
| 3.1 自行车系统设计 |
| 3.1.1 自行车结构设计 |
| 3.1.2 自行车硬件设计 |
| 3.2 VR游戏系统设计 |
| 3.2.1 开发工具的选择 |
| 3.2.2 虚拟场景制作 |
| 3.2.3 局域网多人骑行实现 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 漫游路径优化算法与力反馈算法 |
| 4.1 实时虚拟漫游路径的优化算法 |
| 4.1.1 预先规划路径: |
| 4.1.2 微分路径 |
| 4.1.3 路径初步平滑处理 |
| 4.1.4 插值方式分析 |
| 4.1.5 Cardinal曲线插值算法的优化 |
| 4.1.6 算法全过程优化流程图 |
| 4.1.7 测试结果分析 |
| 4.2 实时碰撞力反馈算法 |
| 4.2.1 研究现状分析 |
| 4.2.2 力反馈算法设计 |
| 4.2.3 力反馈算法计算 |
| 4.2.4 系统流程图 |
| 4.2.5 测试结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 整体系统的测试与分析 |
| 5.1 硬件测试 |
| 5.2 软件测试 |
| 5.2.1 单人模式测试 |
| 5.2.2 多人模式测试 |
| 5.3 整体测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（8）TMS治疗影像配准与动态标定技术研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 医疗机器人的发展现状 |
| 1.3 TMS影像定位技术和辅助机器人的发展现状 |
| 1.4 TMS影像导航系统的关键技术 |
| 1.4.1 图像配准 |
| 1.4.2 机器人标定技术 |
| 1.5 论文内容及章节安排 |
| 第二章 TMS机器人辅助治疗导航系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 TMS治疗流程 |
| 2.3 系统组成 |
| 2.3.1 经颅磁刺激治疗仪 |
| 2.3.2 经颅磁刺激机器人 |
| 2.3.3 光学定位系统 |
| 第三章 点云图像配准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 医学图像的配准概念与配准的基本过程 |
| 3.2.1 医学图像的配准概念 |
| 3.2.2 医学图像的配准的过程 |
| 3.2.3 配准的几何意义 |
| 3.3 坐标系统与坐标变换 |
| 3.3.1 影像坐标系 |
| 3.3.2 外部空间坐标系 |
| 3.3.3 术中患者坐标系 |
| 3.4 粗略配准 |
| 3.4.1 NDT算法 |
| 3.4.2 PFH算法 |
| 3.4.3 FPFH算法 |
| 3.4.4 实验 |
| 3.5 精确配准 |
| 3.5.1 ICP算法简介 |
| 3.5.2 ICP算法的改进 |
| 3.6 脑部点云配准 |
| 3.7 ICP算法的改进 |
| 3.7.1 基于k-D tree的最近邻域搜索法 |
| 3.7.2 欧式距离阈值 |
| 3.7.3 基于奇异值分解的方法 |
| 3.7.4 改进后的ICP算法 |
| 3.8 实验 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 TMS机器人系统动态标定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 空间定位技术 |
| 4.3 机器人手眼标定 |
| 4.4 系统坐标系构建 |
| 4.5 系统手眼关系标定方法 |
| 4.5.1 标定方法 |
| 4.5.2 TCP标定 |
| 4.5.3 机器人和导航系统标定 |
| 4.5.4 标定过程描述 |
| 4.6 标定实验及结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 TMS系统的实验研究 |
| 5.1 实验平台简介 |
| 5.2 UR机器人运动学分析 |
| 5.3 机器人软件系统设计 |
| 5.4 TMS机器人快速自标定实验 |
| 5.4.1 快速自标定过程步骤: |
| 5.4.2 直线轨迹验证实验 |
| 5.4.3 圆形轨迹验证实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（9）煤矿井下四旋翼无人机虚拟远程操控关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机障碍物感知技术 |
| 1.2.2 复杂环境内无人机定位导航控制技术 |
| 1.2.3 无人机远程操控技术 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 煤矿井下四旋翼无人机虚拟远程操控系统设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 数字孪生驱动的煤矿井下四旋翼无人机远程虚拟操控系统总体方案 |
| 2.3 系统主要模块设计 |
| 2.3.1 井下巷道障碍物感知与三维重建 |
| 2.3.2 煤矿四旋翼无人机同步定位与避障控制模块 |
| 2.3.3 煤矿四旋翼无人机虚拟远程操控平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 井下障碍物感知与三维重建技术研究 |
| 3.1 双目视觉技术理论基础 |
| 3.1.1 基础坐标系变换与相机成像模型 |
| 3.1.2 双目相机标定 |
| 3.1.3 双目视觉技术深度感知原理 |
| 3.2 复杂环境内障碍物感知技术 |
| 3.2.1 双目立体视觉的极线校正 |
| 3.2.2 双目视觉立体匹配 |
| 3.2.3 获取障碍物三维点云数据 |
| 3.3 井下障碍物三维重建方法 |
| 3.3.1 基于点云数据的障碍物坐标匹配 |
| 3.3.2 基于立体栅格克隆技术的障碍物重建方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 复杂环境下煤矿四旋翼无人机同步定位与避障控制 |
| 4.1 煤矿四旋翼无人机控制模型 |
| 4.1.1 四旋翼无人机飞行控制原理 |
| 4.1.2 四旋翼无人机位姿控制模型 |
| 4.2 基于扩展卡尔曼滤波算法的无人机融合定位方法 |
| 4.2.1 无人机IMU惯性测量单元运动估计 |
| 4.2.2 双目视觉系统运动估计 |
| 4.2.3 基于EKF的视觉惯导融合定位方法 |
| 4.3 复杂环境下煤矿四旋翼无人机避障控制 |
| 4.3.1 基于复合势场的VFF避障算法 |
| 4.3.2 复合势场VFF算法设计与仿真 |
| 4.3.3 避障控制策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 数字孪生驱动的煤矿井下四旋翼无人机虚拟远程操控平台 |
| 5.1 数字孪生驱动的四旋翼无人机虚拟远程操控系统构架 |
| 5.1.1 基于虚拟现实技术的仿真飞行 |
| 5.1.2 数字孪生驱动的无人机远程操控 |
| 5.1.3 虚实数据接口 |
| 5.2 基于虚拟现实技术的煤矿四旋翼无人机仿真飞行技术 |
| 5.2.1 矿山虚拟仿真场景建模 |
| 5.2.2 碰撞检测技术 |
| 5.2.3 虚拟样机运动控制 |
| 5.2.4 复杂场景数据加载及优化方案 |
| 5.3 数字孪生驱动的人机远程交互智能操控技术 |
| 5.3.1 高效实时数据交互 |
| 5.3.2 飞行视景监控平台 |
| 5.3.3 人机协同控制 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统实验验证 |
| 6.1 实验目的及方案 |
| 6.2 系统实验平台搭建 |
| 6.2.1 硬件开发环境 |
| 6.2.2 软件开发环境 |
| 6.3 系统功能验证及性能测试 |
| 6.3.1 煤矿四旋翼无人机虚拟样机运动测试 |
| 6.3.2 虚拟现实交互平台数据通讯测试 |
| 6.3.3 虚拟样机与物理样机同步运动测试 |
| 6.3.4 煤矿四旋翼无人机定位与导航测试 |
| 6.3.5 障碍物感知与三维动态重建测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）美国专业硕士研究生教育发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题缘由及研究意义 |
| (一)选题缘由 |
| (二)研究意义 |
| 二、相关概念界定 |
| (一)学位 |
| (二)专业硕士学位 |
| (三)第一职业学位 |
| (四)专业认证 |
| 三、国内外研究现状 |
| (一)国外研究现状 |
| (二)国内研究现状 |
| (三)研究述评 |
| 四、主要研究内容 |
| 五、研究思路与研究方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 六、创新点与不足 |
| (一)创新点 |
| (二)不足 |
| 第一章 美国专业硕士研究生教育产生的动因 |
| 第一节 经济社会发展对专业型人才的需求 |
| 第二节 实用主义哲学思潮的影响 |
| 第三节 《莫雷尔法案》颁布后专业学院的涌现 |
| 第四节 早期专业协会对专业教育的推动 |
| 第五节 传统学术型硕士研究生教育的局限 |
| 本章小结 |
| 第二章 美国专业硕士研究生教育的专业化肇始(20世纪初~二战结束) |
| 第一节 专业硕士研究生教育理论的倡导 |
| 一、艾略特对专业硕士研究生教育的主张 |
| 二、全美大学联合会对专业硕士教育体系的确立 |
| 第二节 专业硕士研究生教育的初创 |
| 一、哈佛大学首创工商管理专业硕士 |
| 二、密歇根大学开设社会工作专业硕士 |
| 三、其他学科门类专业硕士教育陆续出现 |
| 第三节 专业认证活动的出现 |
| 一、《弗莱克斯纳报告》开启专业认证活动 |
| 二、专业协会成为专业认证主体 |
| 三、各专业认证标准陆续出台 |
| 本章小结 |
| 第三章 美国专业硕士研究生教育的规范化推进(二战后~1970 年代末) |
| 第一节 战后专业硕士研究生教育质量提高的需求 |
| 一、新型产业结构对高质量专业人才的需求 |
| 二、联邦政府对专业研究生教育的大力资助 |
| 三、高等教育大众化对专业硕士教育的推动 |
| 第二节 专业硕士研究生教育系列标准的出台 |
| 一、全美大学联合会建立专业硕士教育标准 |
| 二、国际商学院促进协会规范工商管理硕士课程标准 |
| 第三节 美国专业硕士研究生教育向规范化发展 |
| 一、哈佛大学教学文硕士课程的规范 |
| 二、康奈尔大学工程硕士计划及其标准化 |
| 三、其他学科门类专业硕士教育扩张及规范 |
| 第四节 专业认证制度的确立 |
| 一、建立全国性专业协会许可制度 |
| 二、制定统一的专业协会认证标准 |
| 三、规范专业认证的程序和方法 |
| 本章小结 |
| 第四章 美国专业硕士研究生教育的复合化发展(1980 年代至今) |
| 第一节 世纪之交专业硕士研究生教育变革的需求 |
| 一、高技术企业对复合型人才的需求 |
| 二、联邦政府对跨学科教育提供政策支持 |
| 三、学科高度融合推动跨学科教育发展 |
| 第二节 专业硕士研究生教育革新政策的颁布 |
| 一、《重塑科学家与工程师的研究生教育》推动跨学科发展 |
| 二、《美国竞争法》之“专业科学硕士课程计划” |
| 第三节 专业硕士研究生教育向复合化发展 |
| 一、凯克研究所开设“生物加商学”交叉学科学位 |
| 二、芝加哥大学工商管理与工程硕士联合学位计划 |
| 三、其他学科门类专业硕士教育多样发展 |
| 第四节 专业认证制度的成熟 |
| 一、设立高等教育认证委员会 |
| 二、出现社会评估媒介 |
| 三、强化学生学习结果评估指标 |
| 本章小结 |
| 第五章 美国专业硕士研究生教育发展的特点与经验 |
| 第一节 美国专业硕士研究生教育发展的特点 |
| 一、始终体现鲜明的职业导向 |
| 二、依托专业学院与专业协会 |
| 三、灵活适应社会多样化需求 |
| 第二节 美国专业硕士研究生教育发展的经验 |
| 一、充分考虑专业设置与市场需求的契合程度 |
| 二、大力推进专业教育与职业资格考试的有效衔接 |
| 三、强调夯实理论基础与强化实践技能并重的培养方案 |
| 四、倡导探索灵活多样的教育模式与教学方法 |
| 五、建立健全专业硕士教育宏观管理与专业认证体系 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录1 美国部分专业学位发展史概览 |
| 附录2 美国专业硕士学位类型一览表 |
| 附录3 美国专业认证机构 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
四、飞行力学视觉模拟教学实验的开发（论文参考文献）
- [1]情境意识理论驱动的直升机飞行模拟器人机界面设计研究[D]. 韩德阳. 燕山大学, 2021
- [2]复杂状态事故分析和UPRT方案的研究[D]. 左鹏翀. 中国民用航空飞行学院, 2021
- [3]基于嵌套饱和方法的四旋翼位姿控制[D]. 房新晴. 哈尔滨工业大学, 2021
- [4]基于SD卡数据的最后进近阶段飞行训练操纵品质评估[D]. 姜迪. 中国民用航空飞行学院, 2021
- [5]基于Q-learning的集群避障算法研究[D]. 黄治宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]基于3D虚拟仿真平台的多无人机协同编队控制算法研究[D]. 王婧羽. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [7]基于VR技术的健身自行车系统设计与实现[D]. 石程豪. 河北科技大学, 2020(07)
- [8]TMS治疗影像配准与动态标定技术研究[D]. 朱润泽. 北京石油化工学院, 2020(06)
- [9]煤矿井下四旋翼无人机虚拟远程操控关键技术研究[D]. 王妙云. 西安科技大学, 2020(01)
- [10]美国专业硕士研究生教育发展研究[D]. 王薇. 河北大学, 2020(08)