| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 移动机器人国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 移动机器人定位技术研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 移动机器人运动控制研究 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 基于RTK-GPS与里程计的定位系统分析 | 第17-34页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 移动机器人平台简介 | 第17-18页 |
| 2.3 RTK-GPS定位精度分析 | 第18-26页 |
| 2.3.1 RTK-GPS定位系统简介 | 第18-20页 |
| 2.3.2 GPS坐标转换 | 第20-21页 |
| 2.3.3 RTK-GPS定位精度测试 | 第21-26页 |
| 2.4 里程计运动模型及误差分析 | 第26-33页 |
| 2.4.1 里程计运动模型建立 | 第26-28页 |
| 2.4.2 里程计误差模型分析 | 第28-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 RTK-GPS与里程计数据融合方法研究 | 第34-48页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于扩展卡尔曼滤波的数据融合 | 第34-37页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波概述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波的实现 | 第35-37页 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波定位方法设计 | 第37-46页 |
| 3.3.1 实验分析 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于地图的GPS误差分析 | 第38-42页 |
| 3.3.3 GPS数据筛选及数据融合 | 第42-45页 |
| 3.3.4 数据融合算法实验结果及分析 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 非完整移动机器人轨迹跟踪研究 | 第48-63页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 非完整移动机器人系统的数学分析 | 第48-51页 |
| 4.2.1 移动机器人的非完整性 | 第48-50页 |
| 4.2.2 移动机器人的轨迹跟踪问题 | 第50-51页 |
| 4.3 基于Backstepping的跟踪控制器设计 | 第51-54页 |
| 4.4 仿真与实验分析 | 第54-62页 |
| 4.4.1 仿真分析 | 第54-58页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第58-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |