清扫机器人定位及路径规划研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·清扫机器人发展背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·清扫机器人的关键技术 | 第17-19页 |
| ·定位 | 第17页 |
| ·环境识别 | 第17-18页 |
| ·路径规划 | 第18页 |
| ·吸尘技术及电源技术 | 第18-19页 |
| ·论文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第2章 定位技术及算法研究 | 第20-42页 |
| ·GPS 全球定位系统 | 第20-29页 |
| ·GPS 定位系统的组成 | 第21-22页 |
| ·GPS 定位基本原理 | 第22-23页 |
| ·伪距差分动态定位 | 第23-25页 |
| ·基于VP-88K 差分GPS 的定位实验 | 第25-29页 |
| ·无线传感器网络ZIGBEE | 第29-33页 |
| ·无线网络定位技术原理 | 第29-30页 |
| ·ZigBee 无线定位系统 | 第30-31页 |
| ·基于ZigBee 的清扫机器人室内定位 | 第31-33页 |
| ·光电编码器定位 | 第33-36页 |
| ·激光传感器定位 | 第36-41页 |
| ·数据分割 | 第37-38页 |
| ·环境特征提取 | 第38-39页 |
| ·线形拟合 | 第39-40页 |
| ·匹配定位 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于多传感器信息的机器人自定位 | 第42-55页 |
| ·卡尔曼滤波原理及其基本方程 | 第42-44页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第44-45页 |
| ·定位系统的建立 | 第45-50页 |
| ·系统的运动模型及状态方程 | 第45-47页 |
| ·各传感器观测方程 | 第47-50页 |
| ·多传感器信息融合定位 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 遍历路径规划 | 第55-73页 |
| ·遍历路径规划算法 | 第55-56页 |
| ·环境识别 | 第56-63页 |
| ·道路边界识别 | 第56-61页 |
| ·障碍物识别 | 第61-63页 |
| ·生物激励神经网络路径规划算法及改进 | 第63-72页 |
| ·算法原型 | 第63-64页 |
| ·遍历路径规划原理 | 第64-69页 |
| ·改进的遍历清扫路径规划算法 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 系统设计及实验 | 第73-85页 |
| ·机器人的机械系统 | 第73页 |
| ·机器人样机的控制系统 | 第73-80页 |
| ·控制系统硬件设计 | 第74-76页 |
| ·控制系统的软件设计 | 第76-80页 |
| ·定位实验 | 第80-82页 |
| ·实验结果 | 第80-82页 |
| ·误差分析 | 第82页 |
| ·遍历路径规划实验 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 结论 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 作者简介 | 第94页 |
