| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 智能割草机的研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外智能割草机发展和研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 分析与总结 | 第12页 |
| 1.3 移动机器人定位技术概述 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要工作及研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 智能割草机的控制系统改进设计 | 第15-28页 |
| 2.1 智能割草机控制系统总体方案介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 智能割草机驱动电机控制系统改进设计 | 第16-23页 |
| 2.2.1 驱动电机控制系统硬件设计 | 第16页 |
| 2.2.2 MPU9250传感器原理简介 | 第16-17页 |
| 2.2.3 MPU9250传感器数据融合算法的选择 | 第17-22页 |
| 2.2.3.1 卡尔曼滤波算法 | 第18-21页 |
| 2.2.3.2 MPL算法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 电机PID控制算法 | 第22-23页 |
| 2.3 主控制系统软件系统改进设计 | 第23-27页 |
| 2.3.1 RTX嵌入式实时操作系统介绍 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多任务软件模块化设计 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 智能割草机定位系统 | 第28-40页 |
| 3.1 UWB定位系统 | 第28-34页 |
| 3.1.1 UWB定位最小系统硬件设计 | 第28-29页 |
| 3.1.2 UWB定位最小系统软件设计 | 第29-30页 |
| 3.1.3 UWB定位算法 | 第30-32页 |
| 3.1.4 UWB定位基站L形摆放相对距离对定位精度的影响分析 | 第32-34页 |
| 3.1.5 UWB定位系统的定位范围 | 第34页 |
| 3.2 航迹推算定位系统 | 第34-35页 |
| 3.3 UWB定位与航迹推算组合定位 | 第35-37页 |
| 3.4 PC端上位机设计 | 第37-39页 |
| 3.4.1 PC端上位机界面设计 | 第37-38页 |
| 3.4.2 PC端上位机程序设计 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 智能割草机路径规划研究 | 第40-56页 |
| 4.1 智能割草机路径规划研究内容简介 | 第40页 |
| 4.2 智能割草机地图构建 | 第40-43页 |
| 4.2.1 智能割草机沿边学习 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于改进的Boustrophedon单元分解法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 基于栅格法的环境建模 | 第42-43页 |
| 4.3 智能割草机点到点的最优路径算法 | 第43-45页 |
| 4.3.1 A*算法原理 | 第43-44页 |
| 4.3.2 A*算法在智能割草机中点到点最优路径的应用 | 第44-45页 |
| 4.4 智能割草机全区域覆盖算法 | 第45-49页 |
| 4.4.1 全区域覆盖算法数学描述 | 第45页 |
| 4.4.2 全区域覆盖算法评价指标 | 第45-46页 |
| 4.4.3 全区域覆盖中子区域遍历路径规划方式 | 第46-48页 |
| 4.4.4 全区域覆盖算法原理 | 第48-49页 |
| 4.5 智能割草机路径规划算法仿真 | 第49-55页 |
| 4.5.1 点到点的最优路径算法仿真 | 第49-50页 |
| 4.5.2 子区域遍历路径规划方式仿真 | 第50-54页 |
| 4.5.3 全区域覆盖算法仿真 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 相关系统实验 | 第56-61页 |
| 5.1 试验机的组装 | 第56页 |
| 5.2 智能割草机直线行驶实验 | 第56-57页 |
| 5.3 智能割草机定位实验 | 第57-59页 |
| 5.4 智能割草机路径规划实验 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 不足与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
