移动机器人室内路径规划技术研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8页 |
| 1.2 移动机器人研究现状及发展趋势 | 第8-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 移动机器人路径规划概述 | 第12-16页 |
| 1.3.1 移动机器人定位 | 第12-13页 |
| 1.3.2 移动机器人地图构建 | 第13-15页 |
| 1.3.3 移动机器人路径规划 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 ROS机器人架构介绍 | 第18-22页 |
| 2.1 机器人操作系统简介 | 第18-19页 |
| 2.2 移动机器人SLAM技术 | 第19-20页 |
| 2.3 ROS机器人系统结构 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 移动机器人平台设计 | 第22-32页 |
| 3.1 移动机器人硬件平台 | 第22-23页 |
| 3.2 传感器模型 | 第23-27页 |
| 3.2.1 里程计 | 第23-24页 |
| 3.2.2 陀螺仪 | 第24-25页 |
| 3.2.3 激光传感器 | 第25-27页 |
| 3.3 移动机器人系统模型 | 第27-30页 |
| 3.3.1 坐标系统模型 | 第28页 |
| 3.3.2 移动机器人位置模型 | 第28-29页 |
| 3.3.3 移动机器人速度模型 | 第29页 |
| 3.3.4 移动机器人的坐标变换 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 移动机器人路径规划算法设计 | 第32-43页 |
| 4.1 传统的全局路径规划算法 | 第32-37页 |
| 4.1.1 Dijkstra算法 | 第32页 |
| 4.1.2 DFS算法 | 第32-33页 |
| 4.1.3 A*算法 | 第33-37页 |
| 4.2 A*算法改进与仿真 | 第37-40页 |
| 4.3 基于DWA算法的局部路径规划 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 实验和数据分析 | 第43-51页 |
| 5.1 陀螺仪校准机器人角度 | 第43-44页 |
| 5.2 使用ROS创建地图 | 第44-47页 |
| 5.3 机器人路径规划实验与结果分析 | 第47-50页 |
| 5.3.1 路径规划实验 | 第47-48页 |
| 5.3.2 路径规划实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 论文总结 | 第51页 |
| 6.2 论文展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
