| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 自主AUV水下机器人的研究与发展现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 多传感器融合的水下姿态角发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 水下机器人路径规划的发展现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 水下机器人实验平台系统总体方案设计 | 第17-32页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 水下实验平台系统总体概述 | 第17-18页 |
| 2.3 小型AUV水下机器人设计 | 第18-25页 |
| 2.3.1 供电模块 | 第19-20页 |
| 2.3.2 主控单元模块 | 第20页 |
| 2.3.3 动力模块 | 第20-22页 |
| 2.3.4 无线通信模块 | 第22页 |
| 2.3.5 传感器模块 | 第22-25页 |
| 2.4 水下机器人全局视觉定位算法设计 | 第25-31页 |
| 2.4.1 水下平台CamShift算法介绍 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于CamShift水下全局定位系统算法设计 | 第26-28页 |
| 2.4.3 基于CamShift水下全局定位算法软件设计及实现 | 第28-29页 |
| 2.4.4 通信系统设计 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于自适应Kalman滤波和梯度下降法结合的姿态解算设计与实现 | 第32-40页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 载体坐标系和当地地理坐标系 | 第32-34页 |
| 3.3 姿态解算算法设计 | 第34-37页 |
| 3.3.1 梯度下降法求解四元数 | 第34页 |
| 3.3.2 龙格库塔法求解四元数 | 第34-35页 |
| 3.3.3 自适应Kalman滤波 | 第35-37页 |
| 3.4 实验验证 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划的设计与实现 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 水下机器人运动模型 | 第40-41页 |
| 4.3 水下机器人路径规划策略的设计 | 第41-47页 |
| 4.3.1 蚁群算法原理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于蚁群算法的水下机器人路径规划设计 | 第42-45页 |
| 4.3.3 改进蚁群算法的设计 | 第45-47页 |
| 4.4 实验验证 | 第47-50页 |
| 4.4.1 水下机器人无障碍物的路径规划实验 | 第48页 |
| 4.4.2 水下机器人有障碍物的路径规划实验 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
