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基于ROS的室内四旋翼飞行器SLAM研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景、目的及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-13页
        1.2.2 国内研究现状第13页
        1.2.3 未来发展趋势第13-14页
    1.3 论文研究内容与章节安排第14-16页
        1.3.1 论文研究内容第14-15页
        1.3.2 论文章节安排第15-16页
第2章 四旋翼飞行器系统的硬件构建第16-26页
    2.1 旋翼飞行器系统架构设计第16-17页
    2.2 四旋翼飞行器硬件构建第17-19页
        2.2.1 飞行器本体设计第17页
        2.2.2 飞行控制器第17-18页
        2.2.3 机载计算机第18-19页
    2.3 飞行器SLAM传感器第19-25页
        2.3.1 惯性测量单元第19-20页
        2.3.2 激光雷达第20-24页
        2.3.3 飞行高度的测量第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于APM和ROS旋翼飞行器系统软件开发第26-52页
    3.1 APM自动驾驶仪第26-31页
        3.1.1 APM的旋翼机固件ArduCopter第26-27页
        3.1.2 APM固件ArduCopter的下载第27-28页
        3.1.3 ArduCopter的配置第28页
        3.1.4 基于APM Mission Planner的无人机地面站第28-31页
    3.2 机器人操作系统(ROS)的部署第31-45页
        3.2.1 Ubuntu操作系统和版本控制第32-39页
        3.2.2 ROS的文件系统第39-40页
        3.2.3 ROS的功能模块架构第40-41页
        3.2.4 ROS的坐标系第41-42页
        3.2.5 ROS的调试方法第42-45页
    3.3 ROS与APM的数据通信第45-48页
        3.3.1 MAVLink与微型无人机通信的协议第45-46页
        3.3.2 APM姿态数据的读取第46-47页
        3.3.3 向APM写入航点列表第47-48页
    3.4 旋翼飞行器系统的软件架构第48-50页
    3.5 飞行高度测量第50页
    3.6 本章小结第50-52页
第4章 旋翼飞行器的SLAM算法研究与实现第52-62页
    4.1 SLAM通用架构及经典算法第52-54页
        4.1.1 SLAM问题的两种形式第52-53页
        4.1.2 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SLAM方法第53-54页
    4.2 Hector_mapping算法及实现第54-58页
        4.2.1 Hector_mapping算法第54-55页
        4.2.2 Hector_mapping算法的实现第55-58页
    4.3 实验的启动及shell脚本第58-59页
    4.4 实验结果和评价第59-60页
    4.5 本章小结第60-62页
第5章 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62页
    5.2 展望第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-70页
作者在攻读硕士学位期间取得成果第70-72页
作者简介第72页

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