| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 巡检机器人国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 机器人室内定位国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 机器人惯性导航定位的理论基础 | 第17-28页 |
| 2.1 导航常用坐标系定义 | 第17-18页 |
| 2.2 姿态表征及其相互转换 | 第18-25页 |
| 2.2.1 欧拉角法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 余弦矩阵法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 四元数法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 姿态表征方法的相互转换 | 第23-25页 |
| 2.3 常用导航参数 | 第25-26页 |
| 2.4 机器人相关定位系统 | 第26-27页 |
| 2.4.1 捷联惯导系统 | 第27页 |
| 2.4.2 航迹推算系统 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于捷联惯导的旋转矢量三子样算法和航迹推算法 | 第28-43页 |
| 3.1 捷联惯导工作原理 | 第28-29页 |
| 3.2 基于MTI捷联惯导系统的初始对准 | 第29-31页 |
| 3.2.1 基于MTI系统的粗对准 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于MTI系统的精对准 | 第31页 |
| 3.3 旋转矢量三子样算法 | 第31-40页 |
| 3.3.1 基于旋转矢量三子样算法的姿态更新 | 第32-36页 |
| 3.3.2 基于旋转矢量三子样算法的速度更新 | 第36-39页 |
| 3.3.3 位置更新 | 第39-40页 |
| 3.4 航迹推算系统 | 第40-42页 |
| 3.4.1 基于航迹推算法的位置更新和速度更新 | 第40-42页 |
| 3.4.2 基于航迹推算法的姿态更新 | 第42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的巡检机器人定位系统 | 第43-52页 |
| 4.1 捷联惯导误差模型 | 第43-45页 |
| 4.1.1 姿态误差模型 | 第43-44页 |
| 4.1.2 速度误差模型 | 第44-45页 |
| 4.1.3 位置误差模型 | 第45页 |
| 4.2 航迹推算系统误差模型 | 第45-47页 |
| 4.2.1 姿态误差模型 | 第45-46页 |
| 4.2.2 速度误差模型 | 第46页 |
| 4.2.3 位置误差模型 | 第46-47页 |
| 4.3 卡尔曼滤波简介 | 第47-48页 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波定位系统的工作原理 | 第48-50页 |
| 4.5 基于卡尔曼滤波算法的精对准 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 巡检机器人室内定位系统的设计及实验分析 | 第52-62页 |
| 5.1 机器人定位系统的硬件设计 | 第52-54页 |
| 5.1.1 机器人定位系统总体硬件设计要求 | 第52页 |
| 5.1.2 机器人定位系统的硬件设计原理 | 第52-53页 |
| 5.1.3 机器人定位系统的硬件平台 | 第53-54页 |
| 5.2 机器人定位系统的软件实现 | 第54-57页 |
| 5.2.1 惯性器件MTI数据采集子程序 | 第55-56页 |
| 5.2.2 捷联惯导定位算法解算子程序 | 第56-57页 |
| 5.2.3 卡尔曼滤波误差估计及补偿子程序 | 第57页 |
| 5.3 实时定位实验及分析 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |