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 |