| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外安防排爆机器人的发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外自动导航技术的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第14页 |
| 1.6 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 安防排爆机器人控制系统的总体设计 | 第15-18页 |
| 2.1 机器人控制系统设计理念 | 第15页 |
| 2.2 机器人控制系统组成 | 第15-16页 |
| 2.2.1 远程控制系统 | 第15-16页 |
| 2.2.2 运动控制系统 | 第16页 |
| 2.3 机器人控制系统实现目标 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 安防排爆机器人导航定位技术 | 第18-28页 |
| 3.1 常用的导航定位技术 | 第18-20页 |
| 3.1.1 视觉导航定位 | 第18页 |
| 3.1.2 光反射导航定位 | 第18-19页 |
| 3.1.3 超声波导航定位 | 第19页 |
| 3.1.4 SLAM技术 | 第19-20页 |
| 3.2 GPS定位法模型 | 第20-26页 |
| 3.2.1 测距交汇定位法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 伪距测量法 | 第21-23页 |
| 3.2.3 载波相位测距 | 第23-24页 |
| 3.2.4 基于测距定位法的差分定位和坐标转换 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第4章 基于栅格地图的AStar算法的路径规划 | 第28-42页 |
| 4.1 环境建模与栅格地图研究 | 第28页 |
| 4.1.1 环境建模意义研究 | 第28页 |
| 4.1.2 环境建模分类研究 | 第28页 |
| 4.2 路径规划算法研究 | 第28-31页 |
| 4.2.1 路径规划算法在移动机器人中的应用研究 | 第28-29页 |
| 4.2.2 Dijkstra算法研究 | 第29-30页 |
| 4.2.3 最佳优先搜索(BFS)算法研究 | 第30-31页 |
| 4.3 AStar算法研究 | 第31-35页 |
| 4.3.1 AStar由来的目的和可行性 | 第31页 |
| 4.3.2 AStar建模分析 | 第31-35页 |
| 4.4 改进的AStar路径规划算法 | 第35-39页 |
| 4.4.1 改进的AStar路径规划算法原理 | 第35-36页 |
| 4.4.2 改进的AStar路径规划算法设计 | 第36-38页 |
| 4.4.3 改进的AStar路径规划算法实现 | 第38-39页 |
| 4.5 改进的AStar路径规划算法仿真实验和对比 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 安防排爆机器人硬件通讯分析与导航试验 | 第42-57页 |
| 5.1 机器人整体系统框图 | 第42页 |
| 5.2 机器人微处理器 | 第42-43页 |
| 5.3 机器人外设通讯原理分析和实验 | 第43-49页 |
| 5.3.1 通讯原理分析 | 第43-45页 |
| 5.3.2 模拟信号采集分析实验 | 第45-46页 |
| 5.3.3 超声传感器与主板通讯测试分析 | 第46-47页 |
| 5.3.4 电子罗盘通讯实验分析 | 第47页 |
| 5.3.5 GPS定位系统接收数据分析 | 第47-48页 |
| 5.3.6 机器人运动系统通讯试验测试 | 第48-49页 |
| 5.4 移动机器人软件控制总体分析 | 第49-52页 |
| 5.4.1 机器人控制信息系统架构分析 | 第49页 |
| 5.4.2 机器人软件设计方案 | 第49-52页 |
| 5.5 机器人室外环境模型建立 | 第52-53页 |
| 5.6 机器人导航实验数据与分析 | 第53-56页 |
| 5.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结和展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 后续研究与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 | 第64页 |