| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-29页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·国外田间农业机组自动导航研究的现状 | 第16-23页 |
| ·国内田间农业机械自动导航研究的现状 | 第23-25页 |
| ·田间作业车辆导航的关键问题 | 第25-26页 |
| ·本课题的研究内容 | 第26-29页 |
| 第二章 农业车辆定位与导航系统概述 | 第29-45页 |
| ·全球定位系统(GPS) | 第29-33页 |
| ·GPS的工作原理 | 第30页 |
| ·GPS的基本定位模型 | 第30-31页 |
| ·GPS的基本结构 | 第31页 |
| ·参考坐标系及其转换 | 第31页 |
| ·GPS系统的形式 | 第31-32页 |
| ·GPS的误差来源 | 第32-33页 |
| ·航位推算定位技术 | 第33-35页 |
| ·航位推算技术的应用 | 第33页 |
| ·航位推算定位 | 第33-35页 |
| ·航位推算系统的组成 | 第35页 |
| ·其他测量装置 | 第35-37页 |
| ·机器视觉 | 第35-37页 |
| ·超声波导航系统 | 第37页 |
| ·车辆导航过程中的移动无线数据传输 | 第37-43页 |
| ·移动通讯概述 | 第37-38页 |
| ·车辆导航中的多址接入方式 | 第38-39页 |
| ·基于GSM的车辆定位系统 | 第39-41页 |
| ·基于GPRS的车辆定位系统 | 第41-43页 |
| ·基于3G网络的车辆定位系统 | 第43-45页 |
| 第三章 田间作业车辆导航系统总体设计 | 第45-68页 |
| ·田间作业车辆传感器配置方案综述 | 第45-48页 |
| ·估计纵向车速用传感器 | 第45-46页 |
| ·横摆角估计 | 第46-47页 |
| ·车辆的质心侧偏角估计 | 第47-48页 |
| ·地面接触力估计用传感器配置 | 第48页 |
| ·GPS导航技术的实现 | 第48-55页 |
| ·基于GPS的车辆状态信息采集系统设计 | 第48-51页 |
| ·差分GPS技术 | 第51-53页 |
| ·差分GPS技术在导航中的实现 | 第53-55页 |
| ·惯性导航技术在车辆导航中的实现 | 第55-61页 |
| ·基于光纤陀螺仪的角度测量 | 第61-62页 |
| ·导航坐标系统及相互变换 | 第62-67页 |
| ·车辆导航过程中坐标的转换 | 第62-64页 |
| ·导航坐标与大地坐标的转换 | 第64-65页 |
| ·导航坐标与车辆自身坐标转换 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 田间作业机械动力学分析及仿真 | 第68-84页 |
| ·田间作业车辆动力学分析常用物理模型综述 | 第68-71页 |
| ·运动学模型 | 第68-71页 |
| ·动力学模型 | 第71页 |
| ·田间车辆动力学模型设计 | 第71-75页 |
| ·动力学模型设计概况 | 第71-72页 |
| ·作用于车辆上的外力和外力矩 | 第72页 |
| ·模型建立的假设 | 第72页 |
| ·模型的建立 | 第72-75页 |
| ·田间作业车辆操纵特性分析 | 第75-77页 |
| ·稳态响应分析 | 第75-76页 |
| ·稳定性分析 | 第76-77页 |
| ·频率响应分析 | 第77页 |
| ·田间作业机械动力学模型设计 | 第77-79页 |
| ·基于Matlab-simulink的田间作业机械动力学模型开发 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 车辆导航过程中的多传感器数据融合关键问题研究 | 第84-128页 |
| ·多传感器数据融合技术综述 | 第84-85页 |
| ·车辆导航中常用的估计方法 | 第85-90页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第86-87页 |
| ·自适应卡尔曼滤波和模糊卡尔曼滤波 | 第87页 |
| ·龙贝格观测器 | 第87页 |
| ·滑模观测器 | 第87-88页 |
| ·鲁棒观测器 | 第88页 |
| ·其他非线性观测器 | 第88页 |
| ·估计算法和观测器模型的参数自适应 | 第88-90页 |
| ·Kalman滤波技术在田间车辆导航过程中的实现 | 第90-100页 |
| ·kalman滤波技术基本方程 | 第90-92页 |
| ·扩展Kalman滤波方程 | 第92-93页 |
| ·Kalman滤波理论在田间机组导航中的实现 | 第93-100页 |
| ·基于联邦Kalman滤波的作业车辆状态监测 | 第100-113页 |
| ·各子滤波器估计相关条件下的联邦Kalman滤波算法 | 第101-104页 |
| ·联邦滤波算法的时间更新 | 第104-106页 |
| ·联邦滤波算法的观测更新 | 第106-108页 |
| ·基于联邦kalman滤波的GPS/DR导航信息融合的实现 | 第108-113页 |
| ·基于平滑算法的GPS/DR组合导航系统事后评估 | 第113-119页 |
| ·最优平滑理论 | 第114-116页 |
| ·最优平滑理论的实现 | 第116-119页 |
| ·车辆路线跟踪时的模糊控制 | 第119-126页 |
| ·模糊控制基本理论 | 第119-120页 |
| ·车辆行进过程中的模糊控制的实现 | 第120-124页 |
| ·自适应模糊控制器设计 | 第124-125页 |
| ·模糊控制的仿真 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 第六章 总结与展望 | 第128-132页 |
| ·主要结论 | 第128-129页 |
| ·主要创新点 | 第129-130页 |
| ·工作展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 攻读学位论文期间发表文章 | 第141页 |
