《兩輪機器人的運動控制與應(yīng)用研究》對兩輪機器人進行了研究，先分析兩輪機器人受力情況，再分別運用牛頓力學法和拉格朗日法建立了運動學模型和動力學模型；然后對兩輪機器人模型做線性化分析和解耦分析，利用控制理論分析判別兩輪機器人模型的穩(wěn)定性、能控性以及能觀性，并對兩輪機器人的應(yīng)用進行了舉例說明。

第1章 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 國內(nèi)外研究文獻分析
1．4 兩輪機器人的研究雉點

第2章 永磁同步兩輪機器人電動機的數(shù)學模型及控制策略
2．1 引言
2．2 永磁同步兩輪機器人電動機坐標系統(tǒng)變換
2．3 永磁同步兩輪機器人電動機數(shù)學模型
2．4 永磁同步兩輪機器人電動機控制策略
2．5 空間矢量調(diào)制原理（SVPWM）
2．6 本章小結(jié)

第3章 兩輪機器人的物理建模分析
3．1 兩輪機器人的工作原理
3．2 兩輪機器人模型分析
3．3 兩輪機器人的線性化解析
3．4 系統(tǒng)解耦
3．5 兩輪機器人系統(tǒng)定性分析
3．6 本章小結(jié)

第4章 兩輪機器人平衡控制器研究
4．1 基于極點配置狀態(tài)的反饋控制器研究
4．2 LQR最優(yōu)控制器設(shè)計
4．3 本章小結(jié)

第5章 控制器仿真實驗與結(jié)果分析
5．1 基于極點配置的反饋控制器仿真實驗
5．2 LQR最優(yōu)控制仿真
5．3 本章小結(jié)

第6章 LQR控制器加權(quán)矩陣優(yōu)化
6．1 基于加權(quán)矩陣的改進設(shè)計
6．2 基于粒子群算法的LQR加權(quán)矩陣參數(shù)尋優(yōu)
6．3 基于粒子群算法的LQR控制器仿真
6．4 本章小結(jié)

第7章 傳感器數(shù)據(jù)濾波分析
7．1 數(shù)據(jù)融合的必要性
7．2 基于卡爾曼濾波器的數(shù)據(jù)融合
7．3 姿態(tài)檢測模型分析
7．4 濾波器仿真結(jié)果分析
7．5 本章小結(jié)

第8章 兩輪割草機器人邊緣識別技術(shù)
8．1 邊緣識別技術(shù)綜合論述
8．2 幾種邊緣識別技術(shù)
8．3 本章小結(jié)

第9章 兩輪割草機器人草地紋理分割技術(shù)研究
9．1 眼睛感知特性
9．2 根據(jù)灰度共生矩陣算法提取分界線
9．3 驗證分析
9．4 分界線的映射
9．5 本章小結(jié)

第10章 兩輪割草機器人的控制優(yōu)化研究
10．1 引言
10．2 運動控制描述
10．3 割草機器人的非完整動力學跟蹤控制
10．4 仿真實驗與分析
10．5 本章小結(jié)

第11章 兩輪機器人的軌跡規(guī)劃
11．1 概述
11．2 軌跡規(guī)劃研究概況
11．3 基于圖像分割的草地路徑規(guī)劃
11．4 兩輪割草機器人研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢
11．5 本章小結(jié)
參考文獻