| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 教学型机器人国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 教学型智能移动机器人关键技术 | 第10-13页 |
| 1.3.1 教学型智能移动机器人的硬件设计 | 第11-12页 |
| 1.3.2 教学型智能移动机器人软件系统设计 | 第12-13页 |
| 1.3.3 路径规划技术 | 第13页 |
| 1.4 教学型智能移动机器人系统结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 教学型智能机器人控制系统硬件设计 | 第15-31页 |
| 2.1 基于ARM的嵌入式硬件系统设计 | 第15-16页 |
| 2.1.1 教学型智能移动机器人核心处理器选型标准 | 第15-16页 |
| 2.1.2 LM3S615 微控制器 | 第16页 |
| 2.2 控制系统硬件结构 | 第16页 |
| 2.3 硬件模块设计 | 第16-29页 |
| 2.3.1 反射式红外光电传感器 | 第16-20页 |
| 2.3.2 车速检测模块 | 第20-22页 |
| 2.3.3 电机驱动模块 | 第22页 |
| 2.3.4 显示模块 | 第22-23页 |
| 2.3.5 超声波传感器 | 第23-24页 |
| 2.3.6 温度传感器 | 第24-25页 |
| 2.3.7 有源RFID读卡模块 | 第25-26页 |
| 2.3.8 电子罗盘模块 | 第26页 |
| 2.3.9 GPS模块 | 第26-27页 |
| 2.3.10 无线通信模块 | 第27-28页 |
| 2.3.11 电源供电模块 | 第28-29页 |
| 2.4 系统实现 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 教学型智能移动机器人嵌入式软件平台设计 | 第31-41页 |
| 3.1 嵌入式操作系统概述 | 第31-32页 |
| 3.1.1 嵌入式操作系统的特点 | 第31页 |
| 3.1.2 嵌入式系统的编程特点 | 第31-32页 |
| 3.2 嵌入式操作系统选型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 常用嵌入式操作系统 | 第32-34页 |
| 3.2.2 教学型智能移动机器人嵌入式操作系统选型 | 第34页 |
| 3.3 μC/OS-II简介 | 第34-35页 |
| 3.4 嵌入式操作系统μC/OS-II移植 | 第35-37页 |
| 3.5 基于μC/OS-II多进程的软件设计 | 第37-39页 |
| 3.6 开发环境 | 第39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 教学型智能移动机器人在“走迷宫”竞赛中的应用 | 第41-67页 |
| 4.1 “走迷宫”竞赛背景 | 第41-42页 |
| 4.1.1 竞赛起源与发展 | 第41页 |
| 4.1.2 竞赛意义 | 第41-42页 |
| 4.1.3 竞赛规则 | 第42页 |
| 4.2 运动姿态控制 | 第42-51页 |
| 4.2.1 电脑鼠底层驱动程序设计 | 第44-46页 |
| 4.2.2 电脑鼠运动状态的控制 | 第46-51页 |
| 4.3 路径规划算法 | 第51-66页 |
| 4.3.1 传统迷宫搜寻法则 | 第51-54页 |
| 4.3.2 基于等高图最优路径的优化算法 | 第54-58页 |
| 4.3.2.1 等高图最优路径算法 | 第54-58页 |
| 4.3.2.2 转弯加权的等高图最优路径算法 | 第58页 |
| 4.3.3 基于蚁群算法的最优路径选择 | 第58-65页 |
| 4.3.3.1 蚁群算法理论 | 第58-60页 |
| 4.3.3.2 基于蚁群算法最优路径模型 | 第60-61页 |
| 4.3.3.3 模型建立 | 第61-62页 |
| 4.3.3.4 信息素更新 | 第62-63页 |
| 4.3.3.5 参数设置 | 第63页 |
| 4.3.3.6 基于蚁群算法的最优路径选择算法实现 | 第63-65页 |
| 4.3.4 几种算法的比较 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
