| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 论文中相关符号和缩写的说明 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外无人机发展现状 | 第15-21页 |
| 1.3 无人机自主检测与避障技术研究现状 | 第21-25页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第25-27页 |
| 第二章 无人机自主检测与避障系统方案 | 第27-50页 |
| 2.1 引言 | 第27-30页 |
| 2.2 无人机避障系统整体方案设计 | 第30-31页 |
| 2.3 障碍物检测平台设计 | 第31-34页 |
| 2.4 障碍目标跟踪方案设计 | 第34-39页 |
| 2.5 避障路径规划方案设计 | 第39-45页 |
| 2.6 路径跟随控制方案设计 | 第45-49页 |
| 2.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于交互式多模型的自适应目标跟踪算法 | 第50-79页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 异质传感器信息融合算法 | 第50-59页 |
| 3.3 交互式多模型算法 | 第59-61页 |
| 3.4 目标跟踪模型 | 第61-64页 |
| 3.5 自适应IMM跟踪算法 | 第64-70页 |
| 3.6 仿真实验 | 第70-78页 |
| 3.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 基于运动约束的改进人工势场法 | 第79-97页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 经典人工势场法 | 第80-81页 |
| 4.3 障碍物建模 | 第81-83页 |
| 4.4 APF算法在无人机环境中存在的问题及解决方法 | 第83-86页 |
| 4.5 基于无人机运动约束的改进APF算法 | 第86-92页 |
| 4.6 仿真验证 | 第92-96页 |
| 4.7 本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 路径跟随鲁棒μ控制器 | 第97-117页 |
| 5.1 序言 | 第97-98页 |
| 5.2 无人机运动学模型 | 第98-101页 |
| 5.3 无人机运动控制模型解耦和配平 | 第101-104页 |
| 5.4 级向控制 | 第104-106页 |
| 5.5 侧向控制 | 第106-116页 |
| 5.6 本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 综合半物理仿真 | 第117-130页 |
| 6.1 引言 | 第117页 |
| 6.2 仿真条件和流程 | 第117-129页 |
| 6.3 本章小结 | 第129-130页 |
| 第七章 总结与展望 | 第130-133页 |
| 7.1 全文内容总结 | 第130-131页 |
| 7.2 论文主要创新点 | 第131-132页 |
| 7.3 下一步研究工作展望 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 博士期间发表论文、参加科研和获奖情况 | 第146-147页 |