| 摘要 | 第2-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 嵌入式移动机器人的关键技术 | 第9-13页 |
| 1.3 避障算法研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 人工势场法 | 第13-15页 |
| 1.3.2 A*算法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 蚁群算法 | 第16页 |
| 1.3.4 神经网络算法 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容结构安排 | 第17-19页 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第18-19页 |
| 2 嵌入式移动机器人避障算法研究 | 第19-47页 |
| 2.1 避障算法性能分析 | 第19-20页 |
| 2.2 基于人工势场法的避障算法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 人工势场法详解 | 第20-23页 |
| 2.2.2 人工势场算法优缺点分析 | 第23-26页 |
| 2.3 基于模糊逻辑的避障算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 模糊控制原理 | 第26-30页 |
| 2.3.2 模糊逻辑算法优缺点 | 第30-31页 |
| 2.4 基于人工势场法和模糊逻辑算法的混合算法研究 | 第31-41页 |
| 2.4.1 人工势场法和模糊逻辑算法混合算法方法描述 | 第32-33页 |
| 2.4.2 改进的人工势场法 | 第33-37页 |
| 2.4.3 模糊规划控制器设计 | 第37-41页 |
| 2.5 基于MATLAB的避障仿真实验 | 第41-46页 |
| 2.5.1 人工势场法的仿真 | 第41-43页 |
| 2.5.2 混合算法的仿真 | 第43-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 3 嵌入式移动机器人平台介绍和软件设计 | 第47-72页 |
| 3.1 移动机器人硬件框图和软件流程 | 第47-50页 |
| 3.1.1 移动机器人硬件框图 | 第47-48页 |
| 3.1.2 移动机器人软件流程 | 第48-50页 |
| 3.2 嵌入式移动机器人平台介绍 | 第50-62页 |
| 3.2.1 主控制器 | 第50-51页 |
| 3.2.2 电源模块 | 第51-52页 |
| 3.2.3 通信模块 | 第52-54页 |
| 3.2.4 传感器信息采集模块 | 第54-60页 |
| 3.2.5 电机驱动模块 | 第60-61页 |
| 3.2.6 电机驱动方式 | 第61-62页 |
| 3.3 嵌入式移动机器人软件设计 | 第62-71页 |
| 3.3.1 软件开发平台 | 第62-65页 |
| 3.3.2 信息采集模块软件构成 | 第65-69页 |
| 3.3.3 避障算法移植 | 第69-70页 |
| 3.3.4 驱动程序编写 | 第70页 |
| 3.3.5 通信程序编写 | 第70-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 4 避障实验及结果分析 | 第72-79页 |
| 4.1 移动机器人避障实验 | 第72页 |
| 4.2 避障算法可行性验证避障实验 | 第72-75页 |
| 4.2.1 单个障碍物的避障实验 | 第72-73页 |
| 4.2.2 两个障碍物间隙通过避障实验 | 第73-74页 |
| 4.2.3 两个障碍物绕行通过避障实验 | 第74-75页 |
| 4.3 避障算法性能测试避障实验 | 第75-77页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第77-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 5 结论与展望 | 第79-82页 |
| 5.1 结论 | 第79-80页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-89页 |