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基于Android的AGV任务规划方法与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 本课题研究的背景和意义第9-10页
    1.2 课题相关研究现状第10-14页
        1.2.1 AGV研究现状第10-13页
        1.2.2 Android开发研究现状第13页
        1.2.3 AGV任务规划研究现状第13-14页
    1.3 课题研究的内容与思路第14-15页
    1.4 本论文结构和章节安排第15-17页
第二章 AGV任务规划系统整体框架第17-21页
    2.1 需求分析第17页
    2.2 AGV任务规划系统构成第17-19页
    2.3 Floyd算法介绍第19-20页
    2.4 小结第20-21页
第三章 AGV定位方法研究第21-31页
    3.1 AGV定位总体方案第21-22页
    3.2 AGV定位标签设计第22-23页
    3.3 定位标签的采集与处理第23-28页
        3.3.1 定位标签采集第23-24页
        3.3.2 定位标签处理第24-28页
    3.4 AGV位姿确定第28-30页
    3.5 小结第30-31页
第四章 AGV任务规划相关通信模块设计第31-47页
    4.1 主控台服务器第31-35页
        4.1.1 开发环境第31页
        4.1.2 服务器通信相关主要功能第31-34页
        4.1.3 界面展示第34-35页
    4.2 工作台WIFI通信模块第35-40页
        4.2.1 ESP8266 WIFI模块介绍第35-38页
        4.2.2 工作台模块通信功能第38-39页
        4.2.3 工作台与主控台服务器通信协议第39-40页
    4.3 AGV小车第40-45页
        4.3.1 AGV软件系统框架第40-42页
        4.3.2 AGV通信功能第42-43页
        4.3.3 AGV与主控台通信数据协议第43-45页
    4.4 小结第45-47页
第五章 任务规划手机端APP设计与开发第47-69页
    5.1 Android手机端APP功能需求分析第47-48页
    5.2 Android手机端软件框架第48页
    5.3 Android开发环境配置第48-50页
    5.4 手机APP功能模块设计第50-62页
        5.4.1 登录功能模块第50-54页
        5.4.2 监控功能模块第54-59页
        5.4.3 基于Floyd算法的任务规划模块第59-62页
    5.5 手机端APP测试第62-67页
        5.5.1 功能性测试第63-66页
        5.5.2 适应性测试第66-67页
    5.6 小结第67-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 全文内容总结第69-70页
    6.2 未来工作展望第70-71页
致谢第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间的研究成果第77页

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