基于多传感器信息融合的智能轮椅避障及运动控制研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 智能轮椅在国内外的研究概况 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外发展概况 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内发展概况 | 第14-15页 |
| 1.3 智能轮椅关键技术 | 第15-19页 |
| 1.3.1 自主导航与多传感器信息融合技术 | 第15-16页 |
| 1.3.2 运动控制系统 | 第16-17页 |
| 1.3.3 人机交互接口 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 | 第19-20页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 智能轮椅系统结构与开发平台 | 第21-27页 |
| 2.1 智能轮椅开发平台 | 第21-25页 |
| 2.1.1 硬件平台系统构成 | 第21-22页 |
| 2.1.2 超声波传感器 | 第22-23页 |
| 2.1.3 单目视觉传感器 | 第23页 |
| 2.1.4 麦克纳姆全向轮 | 第23-25页 |
| 2.2 软件开发平台介绍 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于多传感器信息融合的智能轮椅避障研究 | 第27-49页 |
| 3.1 基于光流的障碍物检测方法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 光流算法原理 | 第27-29页 |
| 3.1.2 基于光流平衡的障碍物检测 | 第29-30页 |
| 3.2 基于模糊神经网络的避障算法 | 第30-38页 |
| 3.2.1 模糊逻辑避障算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 模糊神经网络结构 | 第32-34页 |
| 3.2.3 模糊神经网络学习算法 | 第34-36页 |
| 3.2.4 基于模糊神经网络的避障算法 | 第36-38页 |
| 3.3 基于超声波的改进模糊神经网络的避障算法 | 第38-47页 |
| 3.3.1 改进模糊神经网络控制器 | 第39-44页 |
| 3.3.2 改进模糊神经网络参数调整方法 | 第44-46页 |
| 3.3.3 改进模糊神经网络训练结果 | 第46-47页 |
| 3.4 基于单目视觉和超声波的信息融合避障算法 | 第47-48页 |
| 3.4.1 多传感器信息融合原理 | 第47页 |
| 3.4.2 基于单目视觉和超声波的信息融合 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 全向智能轮椅的运动控制 | 第49-57页 |
| 4.1 基于智能控制的速度控制器的设计 | 第49-51页 |
| 4.1.1 智能控制概述 | 第49-50页 |
| 4.1.2 复合式速度控制方法的提出 | 第50-51页 |
| 4.2 基于模糊PID的调速控制 | 第51-56页 |
| 4.2.1 模糊PID控制器的系统结构 | 第51-52页 |
| 4.2.2 PID参数的模糊自整定 | 第52-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 5.1 人机交互系统 | 第57-58页 |
| 5.2 多传感器信息融合避障实验结果及分析 | 第58-60页 |
| 5.2.1 仅使用超声波传感器的智能轮椅避障 | 第58-59页 |
| 5.2.2 多传感器信息融合的智能轮椅避障 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
