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特种ROV定位及数据融合方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-23页
   ·引言第11-13页
   ·国内外水下机器人的研究现状和发展趋势第13-16页
     ·国外水下机器人的研究情况第13-15页
     ·国内水下机器人的研究情况第15-16页
   ·水下导航定位技术简介第16-19页
   ·多传感数据融合理论第19-21页
   ·课题的研究意义和论文的主要工作第21-23页
第2章 特种ROV运动模型建立第23-42页
   ·引言第23-24页
   ·特种ROV概述第24页
   ·坐标系的选择第24-25页
   ·水下机器人运动学模型第25-28页
   ·水下机器人动力学模型第28-31页
     ·刚体动力学第28-30页
     ·水下机器人动力学方程第30-31页
   ·水下机器人所受外力第31-37页
     ·流体水动力第33-35页
     ·恢复力第35页
     ·推力第35-37页
   ·针对特种ROV的模型简化第37-38页
   ·特种ROV模型验证第38-41页
     ·匀速直航运动第39-40页
     ·定长回转运动第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 特种ROV测距声纳定位方法第42-64页
   ·引言第42页
   ·移动机器人导航定位方法第42-52页
     ·陆地机器人导航定位方法第43-45页
     ·水下机器人导航定位方法第45-52页
   ·陆地、水下导航定位方法的比较分析第52-53页
   ·多测距声纳定位方法第53-63页
     ·定位系统设计方案第53-55页
     ·定位系统中存在的约束第55-56页
     ·定位方法仿真验证第56-63页
   ·本章小结第63-64页
第4章 多传感器数据融合理论中的估计方法研究第64-84页
   ·引言第64页
   ·多传感器数据融合概述第64-67页
     ·发展过程第64-65页
     ·基本原理、概念和分类第65-66页
     ·应用与特点第66-67页
   ·数据融合理论中的估计方法第67-83页
     ·卡尔曼滤波第67-69页
     ·扩展卡尔曼滤波第69-71页
     ·Unscented卡尔曼滤波第71-83页
   ·本章小结第83-84页
第5章 基于估计方法的特种ROV定位算法设计第84-97页
   ·引言第84页
   ·基于估计方法的位置和航向数据融合第84-87页
     ·状态方程的建立第84-86页
     ·观测方程的建立第86-87页
   ·EKF滤波算法实现及仿真验证第87-89页
     ·算法实现第87-88页
     ·协方差矩阵Q和R的选取及滤波器的整定第88-89页
     ·仿真结果及分析第89页
   ·UKF滤波算法实现及仿真验证第89-95页
     ·算法实现第89-91页
     ·仿真结果及分析第91-95页
   ·算法软件实现第95-96页
   ·本章小结第96-97页
结论第97-98页
参考文献第98-103页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第103-104页
致谢第104页

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