| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 移动机器人国内外发展概况 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外移动机器人发展概况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内移动机器人发展概况 | 第12-13页 |
| 1.3 移动机器人相关技术 | 第13-17页 |
| 1.3.1 多传感器信息融合技术及其在机器人领域的应用 | 第13-15页 |
| 1.3.2 移动机器人的定位技术 | 第15-16页 |
| 1.3.3 移动机器人的路径规划技术 | 第16-17页 |
| 1.4 本文内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 轮式移动机器人系统模型 | 第18-26页 |
| 2.1 轮式移动机器人模型 | 第18-21页 |
| 2.1.1 轮式移动机器人运动学模型 | 第18-20页 |
| 2.1.2 轮式移动机器人动力学模型 | 第20-21页 |
| 2.2 传感器 | 第21-25页 |
| 2.2.1 常用传感器简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 传感器模型 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波融合算法的移动机器人定位 | 第26-37页 |
| 3.1 常用定位方法简介 | 第26-27页 |
| 3.2 基于卡尔曼滤波融合算法的移动机器人定位 | 第27-33页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波原理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波融合算法 | 第28-30页 |
| 3.2.3 无味卡尔曼滤波融合算法 | 第30-33页 |
| 3.3 定位仿真 | 第33-36页 |
| 3.3.1 扩展卡尔曼滤波融合仿真 | 第33-36页 |
| 3.3.2 无味卡尔曼滤波融合仿真 | 第36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 移动机器人的轨迹跟踪 | 第37-52页 |
| 4.1 常用轨迹跟踪控制方法简介 | 第37-38页 |
| 4.2 基于机器人运动学模型的轨迹跟踪 | 第38-45页 |
| 4.2.1 位置跟踪模糊控制器的设计 | 第38-41页 |
| 4.2.2 位姿跟踪模糊控制器的设计 | 第41-43页 |
| 4.2.3 移动机器人轨迹跟踪控制 | 第43-44页 |
| 4.2.4 模糊控制轨迹跟踪仿真 | 第44-45页 |
| 4.3 基于机器人动力学模型的轨迹跟踪 | 第45-51页 |
| 4.3.1 直流伺服系统PID控制 | 第46-48页 |
| 4.3.2 基于PID控制的移动机器人轨迹跟踪 | 第48-49页 |
| 4.3.3 PID控制轨迹跟踪仿真 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 移动机器人的避障及路径规划 | 第52-68页 |
| 5.1 常用路径规划方法 | 第52-53页 |
| 5.2 移动机器人的全局路径规划 | 第53-56页 |
| 5.2.1 基于人工势场法的避障及路径规划 | 第53-56页 |
| 5.2.2 改进人工势场法路径规划仿真 | 第56页 |
| 5.3 移动机器人的局部避障及路径规划 | 第56-66页 |
| 5.3.1 静态环境下基于模糊控制的避障及路径规划 | 第56-58页 |
| 5.3.2 动态环境下基于模糊控制的避障及路径规划 | 第58-61页 |
| 5.3.3 移动机器人避障及路径规划控制 | 第61-62页 |
| 5.3.4 模糊控制避障及路径规划仿真 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 实验与分析 | 第68-76页 |
| 6.1 轮式移动机器实验平台介绍 | 第68-70页 |
| 6.2 轮式移动机器人整体控制方案 | 第70-71页 |
| 6.3 多传感器信息融合定位实验 | 第71-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
