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基于多传感器信息融合的移动机器人定位方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.3 问题的提出第16页
    1.4 论文研究内容和组织结构第16-19页
2 GNSS/里程计组合定位的传感器建模第19-31页
    2.1 GNSS定位原理与误差来源第19-22页
        2.1.1 GPS定位基本原理第19-21页
        2.1.2 GPS误差来源分析第21-22页
    2.2 里程计定位原理与误差来源第22-26页
        2.2.1 基于里程计的航位推算定位原理第22-24页
        2.2.2 里程计定位误差分析第24-26页
    2.3 GNSS/里程计组合定位坐标系统第26-29页
        2.3.1 移动机器人坐标系统第26-27页
        2.3.2 GPS坐标系统及转换第27-29页
    2.4 本章小结第29-31页
3 基于GNSS和里程计的融合定位算法研究第31-49页
    3.1 信息融合算法第31-39页
        3.1.1 线性卡尔曼滤波算法第32-33页
        3.1.2 扩展卡尔曼滤波算法第33-35页
        3.1.3 约束卡尔曼滤波算法第35-39页
    3.2 融合定位算法设计与实现第39-47页
        3.2.1 基于EKF的融合定位算法设计与实现第39-42页
        3.2.2 基于线性约束EKF的融合定位算法设计与实现第42-45页
        3.2.3 基于非线性约束EKF的融合定位算法设计与实现第45-47页
    3.3 本章小结第47-49页
4 移动机器人实验平台设计与实现第49-81页
    4.1 移动机器人硬件平台设计与实现第49-66页
        4.1.1 硬件平台整体架构第49页
        4.1.2 嵌入式硬件系统设计与实现第49-52页
        4.1.3 无线控制器设计与实现第52-54页
        4.1.4 系统电源设计与实现第54-55页
        4.1.5 电机驱动模块第55-56页
        4.1.6 传感器接口设计与性能分析第56-66页
    4.2 移动机器人的软件设计第66-76页
        4.2.1 嵌入式系统软件设计第67-69页
        4.2.2 GUI界面设计第69-76页
    4.3 移动机器人系统测试第76-79页
        4.3.1 测试环境第76页
        4.3.2 测试结果与分析第76-79页
    4.4 本章小结第79-81页
5 算法仿真与实验验证第81-93页
    5.1 算法仿真第81-87页
        5.1.1 基于线性约束的融合定位算法仿真验证第81-84页
        5.1.2 基于非线性约束的融合定位算法仿真验证第84-87页
    5.2 实验验证第87-91页
        5.2.1 直线约束条件定位结果与分析第88-90页
        5.2.2 圆弧约束条件定位结果与分析第90-91页
    5.3 本章小结第91-93页
6 总结与展望第93-95页
    6.1 工作总结第93-94页
    6.2 下一步工作第94-95页
参考文献第95-99页
图索引第99-101页
表索引第101-103页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第103-107页
学位论文数据集第107页

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