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探测车自适应障碍识别与路径规划研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
图表清单第11-15页
注释表第15-16页
第一章 绪论第16-28页
   ·引言第16页
   ·轮式移动机器人发展概况第16-19页
   ·轮式移动机器人转向系的发展概况第19-20页
     ·移动机器人转向系的分类第19页
     ·移动机器人转向系的发展趋势第19-20页
   ·移动机器人的控制系统发展概况第20-21页
     ·控制器分类第20页
     ·移动机器人控制系统的发展趋势第20-21页
   ·机器人传感器及其融合技术发展概况第21-23页
     ·传感器的发展趋势第21-22页
     ·信息融合技术发展概况第22-23页
   ·机器人路径规划技术发展概况第23-26页
     ·全局路径规划基本方法第23-24页
     ·局部路径规划基本方法第24-26页
   ·本文的内容安排第26-28页
第二章 探测车平台设计第28-42页
   ·探测车本体设计第28-29页
     ·走行部机构方案选择第28页
     ·转向系方案选择第28页
     ·探测车车体结构第28-29页
   ·探测车控制系统第29-33页
     ·探测车计算机控制系统第29-30页
     ·操作系统及编程环境的选择第30-33页
   ·驱动系统的设计第33-35页
     ·驱动动力性能需求分析第33页
     ·动力计算第33-35页
   ·驱动控制器测试第35-38页
     ·驱动器性能分析第35-36页
     ·电机调速PI 参数整定第36-38页
   ·探测车电源系统设计第38-40页
   ·本章小结第40-42页
第三章 探测车自适应障碍识别第42-58页
   ·避障传感器的选取第42-43页
   ·超声波测距原理与安装第43-44页
   ·测距模块硬件设计第44-47页
     ·控制器选取第44-45页
     ·超声波发射接收电路第45-47页
     ·DSP 控制电路第47页
   ·测距模块软件设计第47-55页
     ·采集数据流程第47-53页
     ·多传感器信息融合算法研究第53-55页
   ·本章小结第55-58页
第四章 基于斥力势函数的粒子群可视全局路径规划第58-74页
   ·人工势场法第58-63页
     ·场强基本模型第58-59页
     ·人工势场模型第59-63页
   ·粒子群优化算法第63-67页
     ·算法描述第64-65页
     ·参数影响第65-67页
   ·基于斥力势函数的粒子群可视全局路径优化算法第67-70页
     ·环境建模第67-68页
     ·改进的数学模型第68-69页
     ·基于斥力势函数的粒子群可视路径规划实现第69-70页
   ·仿真实验第70-72页
     ·危险度地图仿真实验第70页
     ·基于在线修正学习因子仿真实验第70-72页
   ·本章小结第72-74页
第五章 基于碰撞危险度的动态避障规划控制第74-88页
   ·探测车动态避障模型第74-76页
     ·探测车运动学方程第74页
     ·探测车动态避障模型的确立第74-76页
   ·模糊控制的改进第76-82页
     ·模糊控制基本原理第76-79页
     ·常规模糊控制算法的改进第79-82页
   ·基于碰撞危险度的改进模糊神经网络动态路径规划第82-86页
     ·探测车动态环境的确立第82页
     ·改进的模糊神经网络结构第82-83页
     ·模糊神经网络学习算法第83-85页
     ·仿真实验第85-86页
   ·本章小结第86-88页
第六章 路径规划系统的实现与实车试验第88-104页
   ·探测器驱动系统运动分析第88-89页
   ·探测车驱动系统行走稳定性分析第89-95页
     ·驱动系统稳定性测试软件设置第90-92页
     ·空载试验及数据分析第92-95页
   ·探测车路径规划系统的实车试验第95-102页
     ·室内试验第96-99页
     ·野外试验第99-102页
   ·本章小结第102-104页
第七章 总结与展望第104-106页
   ·本文的主要研究成果及主要创新点第104-105页
   ·研究展望第105-106页
参考文献第106-114页
致谢第114-115页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第115页
 一、发表的学术论文第115页
 二、申请专利第115页
 三、参与的科研项目第115页

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