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基于视觉自主导航的自平衡车设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景与研究意义第10-12页
        1.1.1 课题背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 本文内容与结构第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
第二章 自平衡车的原理与建模第17-25页
    2.1 自平衡车平衡原理第17-19页
    2.2 系统建模第19-24页
        2.2.1 自平衡车数学模型第19-22页
        2.2.2 直流电机数学模型第22-23页
        2.2.3 自平衡车可控角度第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 自平衡车硬件系统设计第25-44页
    3.1 硬件总体框架第25-26页
    3.2 控制器电路设计第26-30页
        3.2.1 控制器选型第26-27页
        3.2.2 最小系统设计第27-30页
    3.3 图像电路设计第30-33页
        3.3.1 传感器选型第30-31页
        3.3.2 OV7620介绍第31-32页
        3.3.3 摄像头模块设计第32-33页
    3.4 感知模块电路设计第33-36页
        3.4.1 加速度计第34-35页
        3.4.2 陀螺仪第35-36页
    3.5 稳压电路第36-37页
    3.6 双轮测速电路设计第37-39页
        3.6.1 编码器介绍第38页
        3.6.2 转速检测回路设计第38-39页
    3.7 直流电机驱动电路设计第39-40页
        3.7.1 驱动芯片介绍第39页
        3.7.2 驱动电路设计第39-40页
    3.8 电量检测电路第40-41页
    3.9 串口通信电路第41-42页
    3.10 LCD模块设计第42-43页
    3.11 本章小结第43-44页
第四章 视觉导航图像处理第44-52页
    4.1 数字图像理论基础第44-45页
        4.1.1 数字图像第44-45页
        4.1.2 灰度图像第45页
    4.2 数字图像采集第45-46页
    4.3 数字图像处理第46-48页
        4.3.1 数字图像去噪第46-47页
        4.3.2 数字图像二值化第47-48页
    4.4 道路信息提取第48-51页
        4.4.1 道路边缘提取第48-50页
        4.4.2 道路中心线估算第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 系统控制策略研究与实现第52-66页
    5.1 系统控制总框架第52-53页
    5.2 卡尔曼滤波算法第53-57页
        5.2.1 卡尔曼滤波原理第53-56页
        5.2.2 卡尔曼滤波实现第56-57页
    5.3 PID控制算法第57-61页
        5.3.1 PID控制原理第57-60页
        5.3.2 PID参数调试第60-61页
    5.4 自平衡车运动控制实现第61-65页
        5.4.1 自平衡车直立控制第61-62页
        5.4.2 自平衡车速度控制第62-63页
        5.4.3 自平衡车方向控制第63-64页
        5.4.4 总控制量的融合第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第六章 系统测试与分析第66-75页
    6.1 硬件模块测试第66-69页
        6.1.1 串口测试第66-67页
        6.1.2 姿态传感器测试第67页
        6.1.3 测速电路测速第67-68页
        6.1.4 显示器模块测试第68页
        6.1.5 摄像头模块测试第68-69页
    6.2 软件算法测试第69-74页
        6.2.1 滤波算法效果调试第69-70页
        6.2.2 电机响应调试第70-72页
        6.2.3 视觉传感器与道路提取算法的调试第72-74页
    6.3 本章小结第74-75页
总结与展望第75-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士期间取得的研究成果第81-82页
致谢第82-83页
附件第83页

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