| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 姿态测量系统应用及发展现状 | 第10-17页 |
| 1.3 数据融合技术发展现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 姿态测量系统硬件框架设计 | 第20-28页 |
| 2.1 系统总体方案设计 | 第20-21页 |
| 2.2 位姿信号采集 | 第21-24页 |
| 2.3 处理器选型 | 第24-26页 |
| 2.4 串口及蓝牙通讯 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 姿态测量基本原理 | 第28-38页 |
| 3.1 概述 | 第28页 |
| 3.2 欧拉角法 | 第28-29页 |
| 3.3 方向余弦法 | 第29-32页 |
| 3.4 四元数法 | 第32-35页 |
| 3.5 加速度计数据姿态解算 | 第35-36页 |
| 3.6 磁力计数据姿态解算 | 第36-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 卡尔曼滤波在移动机器人轨迹跟踪控制中的应用 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 轮式机器人运动学模型 | 第38-40页 |
| 4.3 滑膜控制器设计 | 第40-42页 |
| 4.4 滑膜控制器设计 | 第42-43页 |
| 4.5 卡尔曼滤波器设计 | 第43-45页 |
| 4.6 Simulink仿真 | 第45-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 数据融合方法及卡尔曼滤波器设计 | 第48-59页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 常用数据融合算法 | 第48-51页 |
| 5.3 卡尔曼滤波算法 | 第51-54页 |
| 5.4 基于卡尔曼滤波器的数据融合 | 第54-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 实验分析 | 第59-70页 |
| 6.1 硬件电路设计 | 第59-61页 |
| 6.2 三转动实验平台设计 | 第61-65页 |
| 6.3 上位机软件设计 | 第65-66页 |
| 6.4 实验测试 | 第66-69页 |
| 6.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 论文内容总结 | 第70-71页 |
| 7.2 课题研究前景展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76页 |