| 提要 | 第1-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| ·选题的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·检测控制方式 | 第10-11页 |
| ·数据采集方式 | 第11-12页 |
| ·技术背景 | 第12-21页 |
| ·嵌入式系统概述 | 第12-14页 |
| ·嵌入式软件结构 | 第14-17页 |
| ·实时多任务操作系统概述 | 第17-18页 |
| ·多传感器数据融合 | 第18-20页 |
| ·CAN总线 | 第20-21页 |
| ·本文研究的目标及主要内容 | 第21-24页 |
| ·研究目标 | 第21-23页 |
| ·主要内容 | 第23-24页 |
| 第2章 嵌入式实时系统中优化调度算法 | 第24-46页 |
| ·嵌入式实时系统概述 | 第24-27页 |
| ·实时系统概念 | 第24-25页 |
| ·实时系统分类 | 第25-26页 |
| ·实时系统的设计问题 | 第26-27页 |
| ·处理器与操作系统的选择 | 第27-29页 |
| ·操作系统的选择 | 第27-28页 |
| ·处理器的选择 | 第28-29页 |
| ·防止优先级反转与死锁的调度算法 | 第29-32页 |
| ·优先级反转 | 第29-30页 |
| ·优先级死锁 | 第30-31页 |
| ·资源访问控制协议 | 第31-32页 |
| ·μC/OS-Ⅱ调度算法 | 第32-37页 |
| ·任务特性与调度机制 | 第32-35页 |
| ·实时任务调度算法 | 第35-37页 |
| ·调度算法的不足 | 第37页 |
| ·基于μC/OS-Ⅱ的优化调度算法 | 第37-44页 |
| ·实时任务空间的调度优化 | 第37-39页 |
| ·分时任务空间的优化 | 第39-42页 |
| ·实验模型及分析 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第3章 基于CAN的嵌入式汽车检测线测控系统研究 | 第46-64页 |
| ·基于CAN的汽车检测线设计 | 第46-48页 |
| ·总框架设计 | 第46-47页 |
| ·工位机设计 | 第47-48页 |
| ·CAN总线应用层通信协议 | 第48-53页 |
| ·总线协议 | 第48-50页 |
| ·基于iCAN的汽车检测线测控系统协议 | 第50-53页 |
| ·基于CAN的汽车检测线任务设计 | 第53-57页 |
| ·任务设计 | 第53页 |
| ·触发方式 | 第53页 |
| ·任务的可调度型分析 | 第53-54页 |
| ·任务优先级安排 | 第54-55页 |
| ·整体框架结构 | 第55-57页 |
| ·下位机的CAN总线收发模块设计 | 第57-61页 |
| ·CAN控制器SJA1000 | 第57-58页 |
| ·基于SJA1000 的CAN节点设计 | 第58页 |
| ·软件设计 | 第58-59页 |
| ·下位机协议的制定 | 第59-61页 |
| ·基于32 位ARM7 的CAN节点设计 | 第61-62页 |
| ·基于LPC2294 的ARM节点设计 | 第61页 |
| ·软件设计 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第4章 μC/OS-Ⅱ在ARM与C58 系列单片机中的移植 | 第64-74页 |
| ·嵌入式实时操作系统的移植 | 第64-66页 |
| ·移植条件 | 第64-65页 |
| ·测试移植代码 | 第65-66页 |
| ·Bootloader代码设计 | 第66页 |
| ·μC/OS-Ⅱ系统在LPC2294 中的移植 | 第66-68页 |
| ·μC/OS-Ⅱ系统在P89C58 中的移植 | 第68-69页 |
| ·μC/OS-Ⅱ在基于 89C58 单片机的汽车转向盘操纵力与转角快速检测仪中的应用 | 第69-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第5章 多传感器信息融合技术在汽车检测线中的应用与优化 | 第74-97页 |
| ·汽车综合性能检测中的不确定性 | 第74-76页 |
| ·汽车检测过程中的不确定性 | 第74-75页 |
| ·多传感器信息融合在汽车检测中的适用性 | 第75-76页 |
| ·基于自适应加权融合算法的数据融合技术 | 第76-80页 |
| ·模型设计 | 第76-78页 |
| ·算法描述 | 第78-80页 |
| ·多功能汽车车轮侧滑检测台 | 第80-87页 |
| ·侧滑检测原理 | 第80-84页 |
| ·机械装置 | 第84-85页 |
| ·基于多传感器信息融合的侧滑台测控系统 | 第85-87页 |
| ·基于ARM控制器与BP神经网络的侧滑台 | 第87-94页 |
| ·人工神经网络 | 第87-88页 |
| ·BP网络的训练 | 第88-90页 |
| ·侧滑台数据算法模型设计 | 第90-94页 |
| ·实验及结果分析 | 第94-97页 |
| 第6章 抗干扰设计 | 第97-102页 |
| ·数据采集系统中抗干扰设计 | 第97-99页 |
| ·软件抗干扰设计 | 第99-100页 |
| ·硬件可靠性设计 | 第100-102页 |
| 第7章 全文总结与展望 | 第102-104页 |
| ·论文的主要工作与结论 | 第102-103页 |
| ·不足与展望 | 第103-104页 |
| 攻读博士学位期间发表论文及其他成果 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-114页 |
| 摘要 | 第114-116页 |
| ABSTRACT | 第116-118页 |
