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基于WSN的机器人高精度室内定位跟踪系统

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11页
    1.2 无线传感器网络与移动机器人概述第11-15页
        1.2.1 无线传感器网络体系结构与网络特征分析第11-13页
        1.2.2 无线传感器网络关键技术及主要应用领域第13-14页
        1.2.3 移动机器人与无线传感器网络第14-15页
    1.4 国内外研究现状第15-18页
    1.5 主要研究内容及章节结构第18-19页
第2章 基于WSN的机器人定位跟踪技术第19-29页
    2.1 机器人定位跟踪技术第19-20页
    2.2 WSN的定位跟踪技术第20-22页
        2.2.1 WSN节点定位测量方法第21页
        2.2.2 WSN节点定位跟踪算法第21-22页
    2.3 典型WSN定位跟踪系统第22-24页
        2.3.1 无需测距的定位跟踪系统第23页
        2.3.2 基于RSSI方式的定位跟踪系统第23-24页
        2.3.3 基于TDOA方式的定位跟踪系统第24页
    2.4 定位跟踪系统及算法的性能评价指标第24-27页
        2.4.1 定位的性能评价指标第24-26页
        2.4.2 跟踪的性能评价指标第26-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 基于TDOA的高精度室内定位系统设计第29-51页
    3.1 基于TDOA的测距定位原理第29-32页
        3.1.1 TDOA测距原理第29-30页
        3.1.2 TDOA定位原理第30-32页
    3.2 系统架构及硬件设计第32-40页
        3.2.1 系统架构及工作原理第32-34页
        3.2.2 系统节点设计第34-40页
    3.3 系统软件设计第40-46页
        3.3.1 系统工作步骤第40-42页
        3.3.2 节点程序设计第42-45页
        3.3.3 定位跟踪演示软件设计第45-46页
    3.4 测距误差及修正第46-47页
    3.5 基于极大似然估计的定位实验第47-50页
        3.5.1 静止目标定位效果及误差分析第47-49页
        3.5.2 移动机器人定位跟踪效果及误差分析第49-50页
    3.6 本章小结第50-51页
第4章 基于ZigBee通信的移动机器人系统设计第51-63页
    4.1 移动机器人系统架构第51-52页
    4.2 移动机器人硬件设计第52-54页
        4.2.1 控制系统硬件组成结构第52页
        4.2.2 核心控制板及电机驱动电路第52-53页
        4.2.3 运动测量传感器第53-54页
    4.3 移动机器人软件设计第54-59页
        4.3.1 μC/OS-Ⅱ操作系统第55页
        4.3.2. μC/OS-Ⅱ在STM32上的移植第55-58页
        4.3.3 基于μC/OS-Ⅱ的驱动及应用程序设计第58-59页
    4.4 基于.NET平台的PC端软件设计第59-60页
        4.4.1 通用机器人PC端平台Robot-Host设计第59-60页
        4.4.2 基于Robot-Host的机器人监控软件设计第60页
    4.5 基于ZigBee的通信网络设计第60-62页
        4.5.1 ZigBee无线传感器网络介绍第60-62页
        4.5.2 基于ZigBee协议的机器人通信网络设计第62页
    4.6 本章小结第62-63页
第5章 定位系统部署评估与跟踪实验第63-75页
    5.1 信标节点的部署问题第63-66页
        5.1.1 信标节点的基本部署方式第63-65页
        5.1.2 基于ZigBee网络的RPS系统部署策略第65-66页
    5.2 定位系统的性能指标分析第66-70页
        5.2.1 性能指标第66-69页
        5.2.2 与现有系统的性能比较第69-70页
    5.3 基于卡尔曼滤波的移动机器人跟踪实现第70-74页
        5.3.1 卡尔曼滤波第70-71页
        5.3.2 卡尔曼滤波机器人运动模型的建立第71-73页
        5.3.3 现场实验与结果分析第73-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第6章 总结与展望第75-77页
    6.1 总结第75页
    6.2 展望第75-77页
参考文献第77-82页
附录第82-88页
    附录1第82-85页
    附录2第85-87页
    附录3第87-88页
致谢第88-90页
作者在攻读硕士学位期间取得成果第90-92页
作者简介第92页

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