| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 移动机器人避障研究概况 | 第13-18页 |
| 1.1.1 国外移动机器人避障研究 | 第13-16页 |
| 1.1.2 国内移动机器人避障研究 | 第16-18页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 移动机器人硬件平台及软件平台的搭建 | 第20-30页 |
| 2.1 移动机器人硬件平台设计流程 | 第20-21页 |
| 2.2 移动机器人系统电源的选配 | 第21页 |
| 2.3 移动机器人系统电源模块设计 | 第21-22页 |
| 2.3.1 单片机控制器电源模块设计 | 第21-22页 |
| 2.3.2 单线激光雷达传感器输入电源的设计 | 第22页 |
| 2.4 移动机器人控制板设计 | 第22-25页 |
| 2.4.1 控制器单片机的选择 | 第22-23页 |
| 2.4.2 控制板串行通讯接口设计 | 第23-24页 |
| 2.4.3 JTAG仿真接口设计 | 第24-25页 |
| 2.5 移动机器人动力系统设计 | 第25-28页 |
| 2.5.1 移动机器人执行机构 | 第25-26页 |
| 2.5.2 直流无刷电动机驱动器的选取 | 第26-27页 |
| 2.5.3 直流无刷电动机驱动器的控制方式 | 第27-28页 |
| 2.6 移动机器人系统软件平台的搭建 | 第28-29页 |
| 2.6.1 移动机器人底层软件驱动平台 | 第28页 |
| 2.6.2 移动机器人顶层软件控制平台 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 移动机器人避障控制的软件系统设计 | 第30-46页 |
| 3.1 移动机器人避障传感器的选型 | 第30-31页 |
| 3.2 单线激光雷达传感器扫描界面的设计 | 第31-34页 |
| 3.2.1 单线激光雷达传感器扫描得到的环境距离点的坐标变换 | 第31-32页 |
| 3.2.2 利用OpenCV库函数处理扫描点并将其显示在窗口上 | 第32-34页 |
| 3.3 基于单线激光雷达传感器的移动机器人避障方法设计 | 第34-37页 |
| 3.3.1 避障软件系统设计流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 移动机器人避障控制的具体实现 | 第35-37页 |
| 3.4 将超声波接近开关传感器引入到移动机器人避障系统 | 第37-43页 |
| 3.4.1 超声波接近开关传感器的特性研究 | 第37-38页 |
| 3.4.2 超声波接近开关传感器障碍物信号的检测及处理 | 第38-42页 |
| 3.4.3 超声波接近开关传感器数据信息的处理 | 第42-43页 |
| 3.5 移动机器人避障系统软件实现部分的封装库 | 第43-45页 |
| 3.5.1 动态链接库 | 第43页 |
| 3.5.2 移动机器人避障系统软件封装库的制作 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于BP神经网络的移动机器人避障系统 | 第46-55页 |
| 4.1 BP神经网络结构及算法介绍 | 第46-48页 |
| 4.1.1 BP神经网络的简介 | 第46页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法的具体实现过程 | 第46-48页 |
| 4.2 环境信息的提取及移动机器人动作指令分类匹配过程 | 第48-52页 |
| 4.2.1 BP神经网络分类匹配模型的搭建 | 第48-50页 |
| 4.2.2 BP神经网络匹配模型的实现 | 第50-52页 |
| 4.3 BP神经网络的训练以及仿真结果分析 | 第52-54页 |
| 4.3.1 BP神经网络的训练过程 | 第52-53页 |
| 4.3.2 BP神经网络仿真结果分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 移动机器人避障系统实验 | 第55-59页 |
| 5.1 基于单线激光雷达传感器的移动机器人避障系统 | 第55-57页 |
| 5.1.1 使用单线激光雷达传感器的避障系统 | 第55-56页 |
| 5.1.2 加入超声波接近开关传感器的移动机器人避障系统 | 第56-57页 |
| 5.2 基于BP神经网络算法的移动机器人避障系统 | 第57-58页 |
| 5.2.1 BP神经网络算法 | 第57页 |
| 5.2.2 基于BP神经网络的移动机器人避障实验 | 第57-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
