机器人与人类论文 类人机器人类毕业论文文献有哪些

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本文是为大家整理的类人机器人主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为类人机器人选题相关人员撰写毕业论文提供参考。

1.[期刊论文]基于人体动作识别的类人机器人动作模仿

期刊：《计量学报》 | 2021 年第 009 期

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2.[期刊论文]奴仆、镜像与它者:西方早期类人机器人想象

期刊：《文艺争鸣》 | 2020 年第 007 期

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3.[期刊论文]基于OpenMv的类人机器人投篮系统设计

期刊：《机床与液压》 | 2020 年第 012 期

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4.[期刊论文]仿人思维的类人机器人自主舞蹈创作探讨

期刊：《神州（上旬刊）》 | 2020 年第 008 期

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5.[期刊论文]基于OpenMV的类人机器人教学实践

期刊：《计算机教育》 | 2019 年第 010 期

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6.[学位论文]彼得·纽马克翻译理论视角下的科技文本英汉翻译实践报告——以《如何制造类人机器人》为例

目录

封面 声明 中文摘要 英文摘要 目录 第一章 引言        1.1研究的背景及价值            1.1.1研究的背景            1.1.2研究的目的和意义        1.2报告结构 第二章 任务描述        2.1译前准备        2.2翻译过程        2.3译后处理 第三章 指导理论        3.1纽马克翻译理论主要内容            3.1.1文本类型理论            3.1.2 语义翻译和交际翻译        3.2 纽马克翻译理论对科技英语翻译的指导意义 第四章案例分析        4.1英汉科技文本特点和差异        4.2词汇层面            4.2.1词汇特点            4.2.2词汇翻译        4.3 句法层面            4.3.1句法特点            4.3.2长句的翻译            4.3.3被动句的翻译        4.3 语篇层面            4.3.1 语篇特点            4.3.2 语篇的翻译 第五章 实践总结        5.1翻译启示与教训        5.1待解决的问题 参考文献 致谢 附录一：原文 附录二：译文 附录三：术语表

著录项

学科：工程英语笔译

授予学位：硕士

年度：2019

正文语种：中文语种

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7.[学位论文]基于Kinect的类人机器人动作模仿关键问题研究

目录

著录项

学科：电子科学与技术

授予学位：硕士

年度：2019

正文语种：中文语种

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8.[学位论文]家用类人机器人安全风险研究

目录

封面 声明 致谢 中文摘要 英文摘要 目录    1 绪论        1.1 选题背景与研究意义            1.1.1 选题背景            1.1.2 选题意义        1.2 研究动态与文献评析            1.2.1研究动态            1.2.2 文献评析            1.3.1研究思路            1.3.2 研究方法            1.4.1 研究新意            1.4.2 研究难点    2 基本概念辨析        2.1 家用类人机器人概念辨析            2.1.1 机器人的定义            2.1.2 类人机器人的定义            2.1.3 家用类人机器人的定义        2.2 家用类人机器人的特征与功用            2.2.1 家用类人机器人的基本特征            2.2.2 家用类人机器人的功用界定        2.3 安全风险概念辨析            2.3.1安全与安全科学原理            2.3.2安全风险与风险分类        2.4 本章小结    3 家用类人机器人的安全风险        3.1 信息与数据的安全风险            3.1.1 信息安全风险            3.1.2 数据安全风险        3.2 生命与健康的安全风险            3.2.1 生命财产风险            3.2.2 人身健康风险        3.3 伦理与社会的安全风险            3.3.1 家庭伦理风险            3.3.2 社会道德风险        3.4 本章小结    4 家用类人机器人的安全风险成因        4.1 由工具属性引发的常规风险            4.1.1功能自身可靠性无法完全确保            4.1.2 外界操作正确性难以完全保证            4.1.3 意外状况可能性无法完全消除        4.2 由功能定位引发的特色风险            4.2.1 人机动作转换的复杂性            4.2.2 难以完全消除的机械性            4.2.3 人类群体需求的无限性        4.3 由智能属性引发的成长风险            4.3.1 自我决策的不稳定性            4.3.2自我判断的不准确性            4.3.3自我成长的不确定性        4.4 由类人属性引发的接纳风险            4.4.1 家庭接纳的过程性            4.4.2 社会接纳的不平衡性            4.4.3 法律接纳的滞后性        4.5 本章小结    5 家用类人机器人安全风险的应对策略        5.1 创新信息管理，增加信息安全            5.1.1 增强脱敏技术强度，隐蔽私密信息            5.1.2 引入关键词筛选制，减少盲目收集            5.1.3 定期擦除过期数据，防止窃取利用        5.2 增强系统防范，探索本质安全            5.2.1 建立远程控制模式，应对失控风险            5.2.2 定期实施系统更新，实现持续防范            5.2.3 探索高阶安全标准，打造本质安全        5.3 契合类人属性，引导人机和谐            5.3.1 引入关系理论，增添情景设定            5.3.2 跟踪主客双体，创新售后服务            5.3.3 完善淘汰流程，满足人性需求        5.4 构建法律伦理，探索相处之道            5.4.1 增添法律条例，规避责任纠纷            5.4.2 完善顶层设计，探索伦理共识            5.4.3保持审慎态度，避免盲目自信        5.5 本章小结    6 总结与展望        6.1 本文研究的基本结论        6.2 需进一步研究的问题 参考文献 作者简历 学位论文原创性声明 学位论文数据集

著录项

学科：哲学

授予学位：硕士

年度：2019

正文语种：中文语种

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9.[学位论文]类人机器人表情识别与表情再现方法研究

目录

封面 声明 致谢 摘要 英文摘要 目录 第一章 绪论        1．1 课题研究背景及意义            1．1．1 研究背景            1．1．2 研究意义        1．2 类人机器人研究概况            1．2．1 仿人型机器人            1．2．2 拟人型机器人        1．3 类人机器人表情识别与表情再现研究概况            1．3．1 类人机器人表情识别研究概况            1．3．2 类人机器人表情再现研究概况        1．4 本文研究内容及结构安排            1．4．1 本文研究内容            1．4．2 本文组织结构 第二章 基于区域特征融合的多姿态表情识别方法        2．1 引言        2．2 多姿态AGF表情特征描述            2．2．1 基于多姿态AAM模板的特征点定位            2．2．2 AGF人脸表情特征描述子        2．3 区域特征分组及表示        2．4 基于区域特征级融合的多姿态表情识别方法            2．4．1 基于改进FCM的区域特征自适应加权            2．4．2 基于FCM区域特征加权的特征级融合方法            2．4．3 实验结果及分析        2．5 基于区域特征决策级融合的多姿态表情识别方法            2．5．1 D-S证据理论            2．5．2 基本监督FCM的概率分配函数(BPA)构建            2．5．3 基于D-S多区域表情证据融合算法描述            2．5．4 实验及分析        2．6 不同表情识别方法性能比较            2．6．1 基于BU-3DFE库的多姿态表情识别方法比较            2．6．2 基于Cohn-Kanade库的表情识别方法比较        2．7 小结 第三章 基于单帧图像的机器人表情再现        3．1 引言        3．2 机器人头都机械系统        3．3 机器人头部姿态估计及模仿            3．3．1 机器人头部刚性特征提取            3．3．2 基于RVM的机器人头部姿态估计            3．3．3 机器人头部姿态估计实验分析及评价        3．4 基于单帧表情图像的机器人表情学习算法            3．4．1 基于能量守恒的前向机械模型构建            3．4．2 基于回归分析的前向机械模型求解            3．4．3 基于单帧表情图像的机器人逆向机械求解策略            3．4．4 机器人单帧表情再现算法描述            3．4．5 机器人单帧表情再现算法分析与评价        3．5 小结 第四章 基于表演驱动的机器人多帧表情模仿        4．1 引言        4．2 基于RBF神经网络的电机时序预测模型构建        4．3 基于表情瞬时相似度和电机平滑度的逆向机械求解        4．4 机器人多帧表情模仿算法描述        4．5 机器人多帧表情模仿实验分析与评价            4．5．1 基于RBF神经网络的电机时序预测模型评价            4．5．2 机器人多帧表情模仿算法评价            4．5．3 权重系数g的影响        4．6 小结 第五章 基于时序特征的机器人在线表情迁移        5．1 基于时空关系的表情特征提取            5．1．1 基于Kinect面部运动数据捕获            5．1．2 基于Laplacian变换的底层表情特征提取            5．1．3 基于脸部运动参数的高层表情语义提取            5．1．4 基于动态表情序列的时空特征表示        5．2 基于表情时序特征的逆向机械模型构建            5．2．1 基于时间递归神经网络的逆向机械模型构建            5．2．2 模型参数的求解        5．3 基于时序特征的机器人在线表情迁移            5．3．1 卡尔曼平滑            5．3．2 基于时序特征的机器人在线表情迁移算法描述        5．4 实验分析及算法评价            5．4．1 基于RNN时序神经网络的逆向机械模型评价            5．4．2 基于时序特征的机器人在线表情迁移算法评价            5．4．3 基于时序指标的算法评价            5．4．4 不同方法性能比较        5．5 小结 第六章 总结与展望        6．1 全文总结        6．2 未来展望 参考文献 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况

著录项

学科：计算机应用技术

授予学位：博士

年度：2016

正文语种：中文语种

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10.[学位论文]仿人思维的类人机器人自主舞蹈创作研究

目录

声明 摘要 英文摘要 目录 第一章 绪论        1．1 研究背景及意义        1．2 国内外研究现状简述及存在的问题        1．3 研究目标与主要研究内容        1．4 论文组织结构 第二章 机器人舞蹈综述及分析        2．1 机器人舞蹈分类概述        2．2 机器人舞蹈分类框架构建及研究现状分析            2．2．1 合作式人-机器人舞蹈            2．2．2 人类舞蹈动作模仿            2．2．3 机器人舞蹈与音乐同步            2．2．4 机器人舞蹈创作        2．3 机器人舞蹈总体分析        2．4 本章小结 第三章 仿人思维的双足类人机器人自主舞蹈创作模型框架        3．1 人类的舞蹈创作        3．2 仿人思维的双足类人机器人自主舞蹈创作模型框架        3．3 类人机器人舞蹈表征空间        3．4 实验与分析            3．4．1 实验方案            3．4．2 实验实施与分析        3．5 本章小结 第四章 舞蹈元素的模仿与想象        4．1 模仿学习基本舞蹈元素        4．2 基于限制释放算法的新舞蹈元素想象            4．2．1 基于认知发展心理学的限制释放算法原理            4．2．2 基于限制释放算法想象新舞蹈元素        4．3 实验结果与评价分析            4．3．1 实验结果            4．3．2 评价与分析        4．4 本章小结 第五章 舞姿进化与舞蹈生成        5．1 基于半交互式进化计算的符合人类审美舞姿搜寻            5．1．1 半交互式进化计算            5．1．2 使用半交互式进化计算搜寻好舞姿        5．2 舞蹈生成        5．3 平衡侦测与平衡补偿        5．4 实验结果与评价分析            5．4．1 实验结果            5．4．2 评价与分析        5．5 本章小结 第六章 总结与展望        6．1 研究工作总结        6．2 未来工作展望 参考文献 致谢 攻读博士学位期间发表录用的学术论文

著录项

学科：智能科学与技术

授予学位：博士

年度：2016

正文语种：中文语种