摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外相关领域的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
1.3 移动机器人的主要研究方向 | 第14-17页 |
1.3.1 移动机器人的导航定位 | 第14-15页 |
1.3.2 移动机器人的路径规划 | 第15-17页 |
1.3.3 移动机器人的避障 | 第17页 |
1.4 本文的主要研究内容和结构安排 | 第17-19页 |
第2章 移动机器人的硬件设计 | 第19-31页 |
2.1 移动机器人总体设计 | 第19-21页 |
2.2 主控单元DE2 Board | 第21-23页 |
2.3 导航定位单元硬件设计 | 第23-25页 |
2.3.1 GPS模块 | 第23页 |
2.3.2 地磁传感器模块 | 第23-25页 |
2.3.3 增量式光电编码器 | 第25页 |
2.4 避障单元硬件设计 | 第25-27页 |
2.4.1 超声波测距模块 | 第25-26页 |
2.4.2 红外测距模块 | 第26-27页 |
2.5 接口板单元硬件设计 | 第27-29页 |
2.5.1 传感器接口电路 | 第27-28页 |
2.5.2 电机驱动电路 | 第28-29页 |
2.5.3 A/D转换电路 | 第29页 |
2.5.4 电源转换电路设计 | 第29页 |
2.6 本章小结 | 第29-31页 |
第3章 移动机器人的导航定位 | 第31-44页 |
3.1 基于里程计的航位推算原理 | 第31-33页 |
3.1.1 光电编码器工作原理 | 第31页 |
3.1.2 光电编码器测速和位姿原理 | 第31-33页 |
3.2 GPS导航定位原理 | 第33-35页 |
3.2.1 GPS定位基本原理 | 第33-34页 |
3.2.2 导航坐标系的转换 | 第34-35页 |
3.3 三轴地磁传感器测量航向原理 | 第35-36页 |
3.4 移动机器人导航定位系统的卡尔曼滤波器设计 | 第36-41页 |
3.4.1 基于里程计的误差模型 | 第37-39页 |
3.4.2 GPS和地磁传感器的误差模型 | 第39页 |
3.4.3 基于里程计/GPS/地磁传感器的卡尔曼滤波器设计 | 第39-41页 |
3.5 仿真实验与分析 | 第41-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-44页 |
第4章 基于改进蚁群算法的全局路径规划 | 第44-54页 |
4.1 环境的描述 | 第44-46页 |
4.1.1 环境地图的构建 | 第44-45页 |
4.1.2 栅格序号的表示 | 第45-46页 |
4.2 蚁群算法的基本原理 | 第46页 |
4.3 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 | 第46-49页 |
4.3.1 环境地图的改进 | 第46-47页 |
4.3.2 转移概率的调整 | 第47页 |
4.3.3 信息素更新调整 | 第47-49页 |
4.3.4 信息素阈值限定 | 第49页 |
4.4 改进后的蚁群算法基本流程 | 第49页 |
4.5 仿真结果与分析 | 第49-53页 |
4.5.1 与基本蚁群算法相比 | 第50-51页 |
4.5.2 与遗传算法相比 | 第51-53页 |
4.6 本章小结 | 第53-54页 |
第5章 移动机器人的避障系统设计 | 第54-62页 |
5.1 移动机器人障碍物检测 | 第54-55页 |
5.1.1 超声波测距原理 | 第54-55页 |
5.1.2 红外测距原理 | 第55页 |
5.2 移动机器人避障控制分析 | 第55-59页 |
5.2.1 避开前方障碍物 | 第55-56页 |
5.2.2 避开右前方障碍物 | 第56-57页 |
5.2.3 避障运动方式的选取 | 第57-58页 |
5.2.4 避障行为的实现 | 第58-59页 |
5.3 实验数据处理 | 第59-61页 |
5.4 本章小结 | 第61-62页 |
第6章 移动机器人的导航和避障实验 | 第62-67页 |
6.1 移动机器人硬件系统整体结构 | 第62页 |
6.2 导航和避障实验 | 第62-66页 |
6.2.1 室内导航及避障实验验证 | 第62-65页 |
6.2.2 室外导航实验验证 | 第65-66页 |
6.3 本章小结 | 第66-67页 |
结论 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-71页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
致谢 | 第72页 |