基于ROS和脑电的无人机远程控制与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-21页 |
| 1.1 课题来源及研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.1.2 研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 脑控无人机系统的国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 脑机接口的国内外研究现状 | 第18页 |
| 1.2.2 无人机的国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 无人机的远程控制系统 | 第21-33页 |
| 2.1 无人机控制系统的整体架构 | 第21-22页 |
| 2.2 无人机系统原理 | 第22-29页 |
| 2.2.1 无人机飞行基本原理 | 第22-25页 |
| 2.2.2 MAVLink通信原理 | 第25-27页 |
| 2.2.3 无人机动力数学模型的建立 | 第27-29页 |
| 2.3 ROS框架研究 | 第29-32页 |
| 2.3.1 ROS框架核心 | 第30页 |
| 2.3.2 ROS特点 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于ROS的机上系统开发 | 第33-61页 |
| 3.1 无人机平台构建 | 第33-36页 |
| 3.1.1 经纬M100 | 第33-34页 |
| 3.1.2 Manifold妙算 | 第34-35页 |
| 3.1.3 C10X无线透传模块 | 第35-36页 |
| 3.2 远程控制研究 | 第36-43页 |
| 3.2.1 串口通信原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 SSH网络安全协议 | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于服务的同步RPC通信协议 | 第39-43页 |
| 3.3 无人机系统软件设计 | 第43-51页 |
| 3.3.1 无人机指令设计 | 第43-49页 |
| 3.3.2 无人机控制节点设计 | 第49-50页 |
| 3.3.3 指令节点响应关系设计 | 第50-51页 |
| 3.4 无人机系统的硬件实现 | 第51-53页 |
| 3.4.1 无线通信模块的设计 | 第51-52页 |
| 3.4.2 无人机下位机设计 | 第52-53页 |
| 3.5 基于ROS无人机控制的飞行实验 | 第53-59页 |
| 3.5.1 实验流程 | 第53-54页 |
| 3.5.2 通信性能测试 | 第54-56页 |
| 3.5.3 实验现象 | 第56-59页 |
| 3.5.4 实验总结 | 第59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于SSVEP的无人机控制 | 第61-75页 |
| 4.1 SSVEP基础知识 | 第61-63页 |
| 4.1.1 SSVEP的原理 | 第61-62页 |
| 4.1.2 SSVEP实现介绍 | 第62-63页 |
| 4.2 基于脑电的无人机系统设计 | 第63-66页 |
| 4.2.1 刺激范式设计 | 第63-65页 |
| 4.2.2 脑控系统搭建 | 第65-66页 |
| 4.3 脑控无人机的算法实现 | 第66-71页 |
| 4.3.1 预处理方法 | 第67页 |
| 4.3.2 目标识别算法 | 第67-71页 |
| 4.4 基于脑控无人机的实验结果 | 第71-74页 |
| 4.4.1 离线实验 | 第71-72页 |
| 4.4.2 在线实验 | 第72-74页 |
| 4.4.3 系统实验总结 | 第74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 本文小结 | 第75页 |
| 5.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |
