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基于多信息融合的轮式农业机器人导航研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·农业机器人的研究目的和意义第9-10页
   ·农业机器人自主导航的研究现状第10-14页
     ·国外研究现状第11-12页
     ·国内研究现状第12-14页
   ·研究内容与技术路线第14-17页
     ·研究内容第15页
     ·技术路线第15-17页
   ·论文简介第17-19页
第二章 轮式农业机器人导航定位技术第19-33页
   ·GPS导航定位系统第19-24页
     ·GPS定位原理第19-20页
     ·AgGPS132差分定位系统第20-24页
       ·AgGPS132差分系统的定位数据提取第21-22页
       ·AgGPS132差分系统坐标变换第22-24页
   ·DR导航定位系统第24-29页
     ·航位推算的基本原理第24-25页
     ·航位推算传感器的工作原理第25-29页
       ·光电编码器差分里程原理第26-28页
       ·AHRS姿态航向参考系统第28-29页
   ·导航传感器验证实验第29-32页
     ·AgGPS132差分系统定位实验第29-31页
     ·差分里程速度标定实验第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 GPS测量误差的时间序列分析和建模研究第33-47页
   ·时间序列及其建模分析第33-35页
     ·时间序列及其特性第33页
     ·平稳时间序列线性模型第33-34页
     ·时间序列分析步骤第34-35页
   ·自回归模型及其参数估计第35-37页
     ·AR模型参数估计第35-36页
     ·AR模型阶数判定第36-37页
     ·模型拟合检验第37页
   ·GPS误差建模与分析第37-46页
     ·GPS误差分离第37-39页
     ·GPS误差建模与预测分析第39-42页
     ·GPS误差模型验证第42-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于卡尔曼滤波的多信息融合导航第47-69页
   ·基于卡尔曼滤波的GPS/DR组合导航数据融合算法第47-54页
     ·卡尔曼滤波器的基本原理第48-49页
     ·轮式农业机器人卡尔曼滤波方程的建立第49-51页
     ·传感器数据的有效性检查第51-52页
     ·卡尔曼滤波算法仿真研究第52-54页
   ·轮式农业机器人导航控制算法第54-60页
     ·轮式农业机器人转向模型及转向控制器组成第54-56页
     ·轮式农业机器人导航控制器组成及路径跟踪原理第56-58页
     ·轮式农业机器人导航控制算法第58-60页
   ·机器人平台导航控制实验第60-67页
   ·本章小结第67-69页
第五章 轮式农业机器人GPS导航系统故障诊断与隔离第69-79页
   ·基于χ~2检验的组合导航系统故障诊断第69-71页
     ·残差χ~2检测法第70页
     ·仿真分析第70-71页
   ·基于灰色预测的GPS故障数据隔离第71-77页
     ·GM(1,1)模型建模第72-73页
     ·GM(1,1)模型仿真分析第73-77页
   ·轮式农业机器人组合导航容错系统软件设计第77-78页
   ·本章小结第78-79页
第六章 结论和对未来工作的建议第79-81页
   ·研究结论第79页
   ·主要创新点第79页
   ·对未来工作的建议第79-81页
参考文献第81-87页
致谢第87-89页
攻读硕士学位期间发表的论文第89页

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