AGV的超声波定位与避障研究
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-9页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
·自动导航车的发展现状及应用 | 第9-11页 |
·自动导航车国外的发展现状 | 第9-10页 |
·自动导航车国内的发展现状 | 第10页 |
·自动导航车的应用 | 第10-11页 |
·本课题研究的背景 | 第11-13页 |
·AGV发展的关键技术 | 第11-12页 |
·超声波在移动机器人领域的应用 | 第12-13页 |
·研究课题的确定 | 第13-15页 |
·课题研究的工程背景及实验条件 | 第13-14页 |
·本课题研究的内容 | 第14页 |
·论文的主要内容安排 | 第14-15页 |
2 差速转向式AGV的运动学分析和控制系统组成 | 第15-25页 |
·AGV的分类 | 第15页 |
·AGV的驱动和转向方式 | 第15-17页 |
·差速转向式AGV的运动学分析 | 第17-19页 |
·AGV的运动控制系统 | 第19-23页 |
·AGV运动控制系统的硬件系统 | 第19-21页 |
·AGV运动控制系统的软件系统 | 第21-23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
3 模拟量超声波传感器测距实验分析 | 第25-45页 |
·超声波测距原理及影响因素 | 第25-26页 |
·超声波的测距原理 | 第25-26页 |
·超声波测距的影响因素 | 第26页 |
·实验用超声波传感器 | 第26-28页 |
·实验用模拟量超声波传感器的性能参数 | 第27页 |
·模拟量超声波传感器的示教 | 第27-28页 |
·模拟量超声波传感器的数学模型 | 第28-31页 |
·单一模拟量超声波传感器的数学模型 | 第28-30页 |
·双模拟量超声波传感器组合的数学模型 | 第30-31页 |
·超声波传感器的标定 | 第31-39页 |
·超声波传感器标定的实验平台 | 第31-34页 |
·超声波传感器标定实验 | 第34-39页 |
·数据拟合 | 第39-42页 |
·超声波传感器标定实验的数据拟合 | 第39-41页 |
·拟合误差的分析与比较 | 第41-42页 |
·误差补偿 | 第42-44页 |
·误差分析 | 第42页 |
·误差补偿因子的引入 | 第42-43页 |
·误差补偿因子的搜索 | 第43-44页 |
·误差补偿的结果 | 第44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
4 双超声波传感器组合测量实验及AGV定位实验 | 第45-63页 |
·标定函数的解析 | 第45-48页 |
·不考虑入射角影响的情况 | 第45-46页 |
·考虑入射角影响的情况 | 第46页 |
·引入误差补偿的情况 | 第46-48页 |
·双超声波传感器组合测量实验 | 第48-53页 |
·双超声波组合测量实验原理 | 第48页 |
·双超声波组合测量实验数据与分析 | 第48-53页 |
·BP神经网络对超声波传感器测量系统的建模与仿真 | 第53-57页 |
·BP神经网络理论 | 第53-54页 |
·BP网络对双超声波测量系统的建模 | 第54-56页 |
·网络的仿真及误差分析 | 第56-57页 |
·AGV的侧向定位实验 | 第57-62页 |
·AGV的侧向定位实验原理 | 第57-58页 |
·基于PID的闭环控制方法 | 第58-59页 |
·侧向定位实验 | 第59-60页 |
·AGV的侧向定位精度分析 | 第60-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
5 基于改进人工势场法的AGV避障仿真分析 | 第63-71页 |
·势场法的基本原理 | 第63-64页 |
·势场法基本概念 | 第63页 |
·势场函数的定义 | 第63-64页 |
·人工势场法的改进 | 第64-66页 |
·建立新势场函数 | 第64-65页 |
·势力场区的调整 | 第65-66页 |
·Matlab下的避障仿真实验 | 第66-67页 |
·避障环境空间模型描述 | 第66页 |
·避障仿真过程 | 第66-67页 |
·避障仿真及结果分析 | 第67页 |
·势场函数中参数的优化及仿真 | 第67-70页 |
·势场函数中参数的优化 | 第68-69页 |
·参数优化后的仿真结果 | 第69-70页 |
·本章小结 | 第70-71页 |
6 全文总结与展望 | 第71-73页 |
·全文总结 | 第71页 |
·展望 | 第71-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
附录 | 第79-81页 |
攻读硕士期间发表的学术论文 | 第81页 |