智能电动轮椅控制系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及实际意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状分析 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第15页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 智能电动轮椅系统模块化设计概述 | 第17-23页 |
| 2.1 机械模块 | 第17页 |
| 2.2 人机交互模块 | 第17-19页 |
| 2.3 运动模块 | 第19-20页 |
| 2.4 主控模块 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 运动模块及其特性分析 | 第23-35页 |
| 3.1 移动机构分析 | 第23-24页 |
| 3.2 力学特性分析 | 第24-29页 |
| 3.2.1 动力分析 | 第24-26页 |
| 3.2.2 运动分析 | 第26-29页 |
| 3.3 动力设备分析 | 第29-34页 |
| 3.3.1 轮毂电机的特点分析 | 第29-31页 |
| 3.3.2 轮毂电机的运行特性 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 主控模块的设计与分析 | 第35-53页 |
| 4.1 主控芯片 | 第35-36页 |
| 4.2 环境感知 | 第36-40页 |
| 4.2.1 超声波传感器 | 第37-38页 |
| 4.2.2 红外传感器 | 第38-39页 |
| 4.2.3 接触传感器 | 第39页 |
| 4.2.4 温度传感器 | 第39-40页 |
| 4.3 GPS 定位与 GSM 通信 | 第40-42页 |
| 4.3.1 GPS 定位 | 第40-41页 |
| 4.3.2 GSM 通信 | 第41-42页 |
| 4.4 人机交互模块控制 | 第42-45页 |
| 4.4.1 摇杆部分 | 第42-44页 |
| 4.4.2 按钮部分 | 第44-45页 |
| 4.4.3 显示屏部分 | 第45页 |
| 4.5 运动模块控制 | 第45-52页 |
| 4.5.1 轮毂电机部分 | 第45-51页 |
| 4.5.2 电源部分 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 智能电动轮椅控制系统的软件设计 | 第53-61页 |
| 5.1 系统软件设计总体方案 | 第53-54页 |
| 5.2 摇杆控制软件设计 | 第54-55页 |
| 5.3 单片机 PWM 输出软件设计 | 第55页 |
| 5.4 环境感知部分软件设计 | 第55-56页 |
| 5.5 GPS 定位软件设计 | 第56-57页 |
| 5.6 GSM 通信软件设计 | 第57-59页 |
| 5.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 基于强化学习理论的自动避障设计 | 第61-73页 |
| 6.1 强化学习 | 第61-65页 |
| 6.1.1 原理与模型 | 第61-62页 |
| 6.1.2 组成要素 | 第62页 |
| 6.1.3 主要算法 | 第62-65页 |
| 6.2 神经网络 | 第65-66页 |
| 6.2.1 产生与发展 | 第65页 |
| 6.2.2 在机器人技术中的应用 | 第65-66页 |
| 6.3 控制算法设计 | 第66-71页 |
| 6.3.1 Saras 学习算法 | 第67页 |
| 6.3.2 Elman 网络 | 第67-68页 |
| 6.3.3 避障算法设计 | 第68-71页 |
| 6.4 仿真实验 | 第71-72页 |
| 6.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
