| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 智能吸尘机器人的研究意义 | 第7页 |
| 1.2 智能吸尘机器人目前研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 技术现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 产品现状 | 第8-9页 |
| 1.3 现有智能吸尘机器人存在的主要问题 | 第9页 |
| 1.4 多传感器信息融合技术 | 第9-13页 |
| 1.4.1 多传感器信息融合技术的发展 | 第10页 |
| 1.4.2 多传感器信息融合技术存在问题 | 第10-11页 |
| 1.4.3 多传感器信息融合结构 | 第11-12页 |
| 1.4.4 多传感器信息融合方法 | 第12页 |
| 1.4.5 本课题研究基础 | 第12-13页 |
| 1.5 本课题研究的主要内容 | 第13页 |
| 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 智能吸尘机器人硬件设计 | 第14-27页 |
| 2.1 智能吸尘机器人总体要求 | 第14页 |
| 2.2 总体硬件结构设计 | 第14-15页 |
| 2.3 系统各部分硬件设计说明 | 第15-26页 |
| 2.3.1 视觉系统 | 第15-23页 |
| 2.3.1.1 超声波传感器 | 第15-23页 |
| 2.3.1.2 碰撞传感器 | 第23页 |
| 2.3.2 定位系统 | 第23-25页 |
| 2.3.3 对接充电系统 | 第25页 |
| 2.3.4 其它各功能模块 | 第25-26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 超声波传感器工作特性分析 | 第27-42页 |
| 3.1 超声波传感器的不同工作方式 | 第27-31页 |
| 3.1.1 工作方式一 | 第27-30页 |
| 3.1.2 工作方式二 | 第30-31页 |
| 3.2 超声波传感器离散性统计分析 | 第31-32页 |
| 3.3 窜扰信号特性分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 窜扰信号对数据测量的影响 | 第32-33页 |
| 3.3.2 窜扰信号离散性对数据测量的影响 | 第33-34页 |
| 3.3.3 放大倍数和驱动功率对超声波多传感器的影响 | 第34-35页 |
| 3.4 超声波传感器测量误差具体分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 数据测量 | 第36-38页 |
| 3.4.2 具体说明 | 第38-39页 |
| 3.5 超声波传感器结构安排 | 第39-41页 |
| 3.5.1 传感器布局 | 第39-40页 |
| 3.5.2 传感器的组合方式 | 第40-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 多传感器信息融合 | 第42-56页 |
| 4.1 基于统计理论的多传感器信息融合方法 | 第42-47页 |
| 4.2 超声波多传感器特征值的提取 | 第47-49页 |
| 4.2.1 对实验样本选择的具体说明 | 第47页 |
| 4.2.2 超声波多传感器特征值提取 | 第47-49页 |
| 4.2.3 超声波多传感器探测盲区的具体分析 | 第49页 |
| 4.3 碰撞传感器特征值提取 | 第49页 |
| 4.4 两类传感器数据融合处理 | 第49-53页 |
| 4.4.1 超声波传感器障碍方位角确定 | 第49-50页 |
| 4.4.2 碰撞传感器障碍方位角确定 | 第50页 |
| 4.4.3 两类传感器特征值的融合处理 | 第50-53页 |
| 4.5 导航策略 | 第53-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 其它系统 | 第56-63页 |
| 5.1 基于光电编码器的定位系统 | 第56-60页 |
| 5.1.1 定位计算 | 第56-57页 |
| 5.1.2 定位误差分析 | 第57-59页 |
| 5.1.3 改进措施 | 第59-60页 |
| 5.2 充电对接系统 | 第60-61页 |
| 5.3 电源监控 | 第61页 |
| 本章小结 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 研究生阶段完成论文 | 第69页 |