基于Raspberry Pi的轮式移动机器人设计及运动控制
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
1.1 课题的研究背景以及研究意义 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
1.2.1 机器人操作系统的研究现状 | 第9页 |
1.2.2 机器人导航的研究现状 | 第9-13页 |
1.3 课题主要研究内容及创新点 | 第13-14页 |
1.3.1 论文主要研究内容 | 第13页 |
1.3.2 论文主要创新点 | 第13-14页 |
1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
第二章 机器人的设计与实现 | 第15-28页 |
2.1 机器人的设计与硬件选择 | 第15-22页 |
2.1.1 移动机器人的外观 | 第15页 |
2.1.2 移动机器人的控制部分 | 第15-16页 |
2.1.3 移动机器人的动力部分 | 第16-18页 |
2.1.4 移动机器人的感知部分 | 第18-20页 |
2.1.5 移动机器人的硬件连接 | 第20-22页 |
2.2 移动机器人的软件支持 | 第22-24页 |
2.2.1 文件系统层 | 第22-23页 |
2.2.2 计算图层 | 第23-24页 |
2.2.3 社区层 | 第24页 |
2.3 软件部分的安装与配置 | 第24-27页 |
2.3.1 树莓派系统的安装及配置 | 第24-26页 |
2.3.2 ROS的安装 | 第26-27页 |
2.4 本章总结 | 第27-28页 |
第三章 机器人的地图构建 | 第28-39页 |
3.1 机器人的SLAM问题 | 第28-29页 |
3.2 SLAM的主要方法 | 第29-32页 |
3.2.1 扩展卡尔曼滤波器SLAM | 第29-30页 |
3.2.2 基于图的SLAM算法 | 第30-31页 |
3.2.3 基于粒子滤波器的SLAM方法 | 第31-32页 |
3.3 SLAM的实现 | 第32-38页 |
3.3.1 地图的表示 | 第32-34页 |
3.3.2 机器人的坐标模型 | 第34页 |
3.3.3 机器人的运动学模型 | 第34-37页 |
3.3.4 机器人的观测模型 | 第37-38页 |
3.4 本章小结 | 第38-39页 |
第四章 基于地图的定位研究 | 第39-48页 |
4.1 机器人定位方法 | 第39-40页 |
4.1.1 相对定位 | 第39页 |
4.1.2 绝对定位 | 第39-40页 |
4.2 定位算法研究 | 第40-47页 |
4.2.1 蒙特卡罗定位 | 第40-42页 |
4.2.2 库尔贝克-莱布勒散度采样算法 | 第42-43页 |
4.2.3 改进的MCL算法 | 第43-47页 |
4.3 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 移动机器人的路径规划 | 第48-58页 |
5.1 全局路径规划算法 | 第48-52页 |
5.1.1 Dijkstra算法原理及分析 | 第48-50页 |
5.1.2 A*算法原理及分析 | 第50-51页 |
5.1.3 Dijkstra算法与A*算法的对比 | 第51-52页 |
5.2 局部路径规划算法 | 第52-56页 |
5.3 机器人整体路径规划设计 | 第56-57页 |
5.4 本章小结 | 第57-58页 |
第六章 移动机器人的性能测试与分析 | 第58-71页 |
6.1 移动机器人的移动性能测试 | 第58-61页 |
6.1.1 机器人直行误差测试 | 第58-59页 |
6.1.2 机器人旋转精确度测试 | 第59-60页 |
6.1.3 机器人速度精确度测试 | 第60-61页 |
6.2 移动机器人的地图构建 | 第61-65页 |
6.2.1 地图构建步骤 | 第61-62页 |
6.2.2 室内环境地图构建 | 第62-65页 |
6.3 机器人的定位导航测试 | 第65-70页 |
6.3.1 导航定位步骤 | 第65页 |
6.3.2 机器人定位测试 | 第65-67页 |
6.3.3 基于地图的导航测试 | 第67-70页 |
6.4 本章小结 | 第70-71页 |
第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
7.1 总结 | 第71-72页 |
7.2 展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-76页 |
在读期间取得科研成果 | 第76-78页 |
致谢 | 第78页 |