| 全文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·自主吸尘机器人的特点 | 第9页 |
| ·自主吸尘机器人的研究现状 | 第9-14页 |
| ·吸尘机器人的感知系统 | 第14-16页 |
| ·典型的移动机器人感知系统 | 第14-16页 |
| ·吸尘机器人的感知系统 | 第16页 |
| ·本文概要 | 第16-18页 |
| 第二章 吸尘机器人混合感知系统设计 | 第18-36页 |
| ·吸尘机器人感知系统概述 | 第18-22页 |
| ·内传感器 | 第18-20页 |
| ·外传感器 | 第20-22页 |
| ·传感器信号处理系统 | 第22-31页 |
| ·信号发射电路 | 第23-25页 |
| ·传感器驱动电路 | 第25-27页 |
| ·信号接收电路 | 第27-28页 |
| ·放大滤波电路 | 第28-29页 |
| ·电压比较电路 | 第29-31页 |
| ·选频电路 | 第31页 |
| ·传感器实验与分析 | 第31-36页 |
| ·传感器特性测试 | 第31-33页 |
| ·传感器特性分析与比较 | 第33-34页 |
| ·传感器的融合应用规则及其数学模型 | 第34-36页 |
| 第三章 基于神经网络的吸尘机器人智能避障 | 第36-66页 |
| ·基于神经网络的多传感器信息融合 | 第36-41页 |
| ·基于神经网络的电子地图 | 第37-38页 |
| ·基于神经网络的移动机器人行为控制 | 第38-40页 |
| ·基于神经网络的路径规划 | 第40-41页 |
| ·基于神经网络的吸尘机器人智能避障的实现 | 第41-66页 |
| ·神经网络简介 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络智能避障算法 | 第42-54页 |
| ·基于MATLAB工具箱的神经网络训练 | 第54-61页 |
| ·避障策略分析 | 第61-66页 |
| 第四章 机器人的硬件系统设计 | 第66-83页 |
| ·系统总体介绍 | 第66-67页 |
| ·用于算法处理的DSP系统 | 第67-71页 |
| ·TMS320VC5402的主要特点 | 第67-68页 |
| ·DSP最小系统设计 | 第68-71页 |
| ·HPI在DSP与单片机通信中的应用 | 第71-75页 |
| ·VC5402的HPI接口原理 | 第71-73页 |
| ·单片机与DSP之间的中断应答 | 第73页 |
| ·HPI典型的读写操作 | 第73-74页 |
| ·HPI自举方式加载程序 | 第74-75页 |
| ·DSP与液晶接口操作 | 第75-80页 |
| ·软件插入等待周期 | 第75-76页 |
| ·通过硬件(CPLD)扩展实现与液晶的访问时序匹配 | 第76-80页 |
| ·单片机控制系统 | 第80-83页 |
| ·传感器信号发射与接收控制 | 第80-81页 |
| ·行走电机控制 | 第81-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·工作总结 | 第83-84页 |
| ·创新点介绍 | 第84页 |
| ·相关工作展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |