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仓库安防巡检机器人关键技术研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 安防技术研究现状第13-14页
        1.2.2 移动机器人研究现状第14-16页
        1.2.3 安防巡检机器人研究现状第16-17页
    1.3 本文主要研究工作第17-18页
    1.4 本文主要的创新点第18-20页
第2章 仓库安防巡检机器人机械系统设计第20-29页
    2.1 机器人底盘系统设计第20-24页
        2.1.1 底盘骨架结构三维建模设计第20-22页
        2.1.2 整体外壳三维建模设计第22-24页
    2.2 机器人云台系统设计第24-25页
    2.3 机器人整体建模仿真与样机制作第25-28页
        2.3.1 机器人整体三维建模第25-26页
        2.3.2 机器人整体仿真分析第26-27页
        2.3.3 机器人的样机制作第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 仓库安防巡检机器人底层控制算法设计第29-44页
    3.1 直流无刷电机的模糊PID控制设计第29-37页
        3.1.1 直流无刷电机模型第29-30页
        3.1.2 模糊PID对电机的控制第30-32页
        3.1.3 系统采样分析第32-37页
        3.1.4 结论第37页
    3.2 基于Mecanum全向移动平台控制设计第37-43页
        3.2.1 Mecanum轮运动特性分析第37-39页
        3.2.2 全向移动平台运动学建模第39-41页
        3.2.3 全向移动平台动力学建模第41-43页
    3.3 本章小结第43-44页
第4章 仓库安防巡检机器人硬件系统设计第44-56页
    4.1 机器人系统硬件整体设计方案第44-45页
    4.2 机器人控制模块设计第45-49页
        4.2.1 核心控制算法运算板MIQI-RK3288模块设计第45-47页
        4.2.2 运动控制驱动板STM32F427II6控制器设计第47-49页
    4.3 底盘直流电机驱动模块设计第49-51页
    4.4 激光雷达控制模块及导航模块设计第51页
    4.5 两自由度云台模块设计第51-54页
        4.5.1 机器人图传模块设计第51-53页
        4.5.2 传感器模块设计第53页
        4.5.3 两自由度云台控制模块设计第53-54页
    4.6 多功能遥控器模块设计第54-55页
        4.6.1 细调波轮控制模块第54页
        4.6.2 无线通讯模块第54-55页
    4.7 本章小结第55-56页
第5章 仓库安防巡检机器人自主导航算法设计第56-71页
    5.1 路径规划避障问题描述第56-58页
    5.2 定位与二维地图构建第58-62页
        5.2.1 基于PE改进的粒子滤波算法RBPF的地图构建第59-60页
        5.2.2 组合定位第60-62页
    5.3 基于改进的蚁群算法的静态全局路径规划第62-65页
    5.4 基于BUG算法的机器人动态路径规划第65-68页
        5.4.1 BUG算法理论第65-66页
        5.4.2 改进的BUG算法第66-68页
    5.5 算法仿真分析第68-70页
    5.6 本章小结第70-71页
第6章 仓库安防巡检机器人红外图像拼接技术研究第71-86页
    6.1 图像拼接流程设计第71-73页
    6.2 图像数据获取与预处理第73-74页
        6.2.1 图像数据获取第73页
        6.2.2 图像预处理第73-74页
    6.3 特征点匹配第74-81页
        6.3.1 基于SITF算法的特征点提取第74-79页
        6.3.2 基于SITF算法的特征点匹配第79页
        6.3.3 基于改进的RANSAC算法特征点筛选第79-81页
    6.4 图像的合成与平滑第81-82页
    6.5 结果分析第82-83页
    6.6 机器人监测与报警管理系统搭建第83-85页
        6.6.1 管理系统登录界面设计第83-84页
        6.6.2 管理系统控制界面设计第84-85页
    6.7 本章小结第85-86页
第7章 总结与展望第86-88页
    7.1 全文工作总结第86-87页
    7.2 未来工作展望第87-88页
参考文献第88-91页
在学期间研究成果第91-92页
致谢第92-93页

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