| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 智能小车国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 UWB定位国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 路径规划国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 超宽带无线定位技术 | 第23-55页 |
| 2.1 无线定位技术 | 第23-24页 |
| 2.2 超宽带技术 | 第24-28页 |
| 2.2.1 定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 超宽带的优点 | 第25-26页 |
| 2.2.3 超宽带技术面临的挑战 | 第26-27页 |
| 2.2.4 超宽带关键技术 | 第27页 |
| 2.2.5 超宽带技术的应用 | 第27-28页 |
| 2.3 无线定位方法 | 第28-33页 |
| 2.3.1 基于测距的定位方法 | 第28-31页 |
| 2.3.2 无需测距的定位方法 | 第31-33页 |
| 2.4 无线定位基本算法 | 第33-43页 |
| 2.4.1 最小二乘法 | 第33-34页 |
| 2.4.2 Fang算法 | 第34-36页 |
| 2.4.3 Chan算法 | 第36-39页 |
| 2.4.4 泰勒级数展开法 | 第39-40页 |
| 2.4.5 算法的性能评价标准 | 第40页 |
| 2.4.6 基本算法仿真及分析 | 第40-43页 |
| 2.5 基于卡尔曼滤波和Taylor算法相结合的三边测量混合算法 | 第43-53页 |
| 2.5.1 三边测量法 | 第43-44页 |
| 2.5.2 卡尔曼滤波算法 | 第44-46页 |
| 2.5.3 基于三边测量法模型的Taylor算法 | 第46-47页 |
| 2.5.4 混合算法步骤与仿真 | 第47-53页 |
| 2.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第三章 基于超宽带定位的智能小车路径规划技术 | 第55-77页 |
| 3.1 环境建模方法 | 第55-56页 |
| 3.2 路径规划方法概述 | 第56-61页 |
| 3.2.1 路径规划算法的分类 | 第56-57页 |
| 3.2.2 常用路径规划算法 | 第57-61页 |
| 3.3 人工势场法实际使用时的缺点 | 第61-64页 |
| 3.3.1 局部极小值点问题 | 第62页 |
| 3.3.2 目标不可达问题 | 第62-63页 |
| 3.3.3 与绕墙法联合使用时的绕墙路径冗余问题 | 第63-64页 |
| 3.4 改进人工势场法 | 第64-73页 |
| 3.4.1 针对局部极小值点及绕墙路径冗余问题的改进 | 第65-68页 |
| 3.4.2 针对目标不可达问题的改进 | 第68-70页 |
| 3.4.3 仿真结果 | 第70-73页 |
| 3.5 智能小车动态路径规划 | 第73-75页 |
| 3.5.1 基于改进人工势场法的动态路径规划 | 第73-74页 |
| 3.5.2 仿真结果 | 第74-75页 |
| 3.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 第四章 智能小车实验平台设计及实验测试 | 第77-97页 |
| 4.1 智能小车硬件平台设计 | 第77-84页 |
| 4.1.1 系统框架 | 第77-78页 |
| 4.1.2 上位机控制系统 | 第78页 |
| 4.1.3 驱动控制系统 | 第78-80页 |
| 4.1.4 非视觉传感器系统 | 第80-83页 |
| 4.1.5 视觉传感器系统 | 第83页 |
| 4.1.6 信号传输系统 | 第83-84页 |
| 4.1.7 供电系统 | 第84页 |
| 4.2 智能小车软件设计 | 第84-92页 |
| 4.2.1 上位机软件控制系统 | 第84-91页 |
| 4.2.2 下位机软件控制系统 | 第91-92页 |
| 4.3 智能小车实验测试 | 第92-94页 |
| 4.4 本章小结 | 第94-97页 |
| 第五章 总结与展望 | 第97-99页 |
| 5.1 总结 | 第97-98页 |
| 5.2 展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 作者简介 | 第105-106页 |