多变环境下移动机器人智能控制方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·移动机器人的研究与发展现状 | 第8-11页 |
| ·国外移动机器人的研究与发展现状 | 第8-9页 |
| ·国内移动机器人的研究与发展现状 | 第9页 |
| ·国内外移动机器人相关技术 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| 2 移动机器人实验平台设计 | 第12-27页 |
| ·移动机器人方法框架 | 第12-13页 |
| ·移动机器人硬件平台框架 | 第13页 |
| ·移动机器人的机械结构设计 | 第13-18页 |
| ·前后轮定位调整 | 第14-16页 |
| ·舵机安装机构调整 | 第16页 |
| ·摄像头安装与定位 | 第16-17页 |
| ·模型重心及差速器调节 | 第17-18页 |
| ·硬件电路平台设计 | 第18-21页 |
| ·电压供电模块 | 第18-19页 |
| ·直流电机驱动模块 | 第19-20页 |
| ·速度检测模块 | 第20-21页 |
| ·实验平台调试工具 | 第21-26页 |
| ·上位机软件及串口调试 | 第21-22页 |
| ·SD卡模块 | 第22页 |
| ·SPI总线介绍 | 第22-23页 |
| ·SD卡与SPI通信连接 | 第23-24页 |
| ·蓝牙调试模块 | 第24-25页 |
| ·道路模型 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于支持向量机的道路分类方法 | 第27-49页 |
| ·图像采集方案比较与选型 | 第27-29页 |
| ·OV7620内部结构及相关介绍 | 第27-29页 |
| ·道路信息采集及处理 | 第29-34页 |
| ·道路信息采集 | 第29-30页 |
| ·图像二值化 | 第30-32页 |
| ·边界与中心线提取 | 第32-34页 |
| ·道路分类 | 第34-43页 |
| ·曲率识别道路 | 第35-36页 |
| ·支持向量机 | 第36-38页 |
| ·基于支持向量机道路分类器的设计 | 第38-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·支持向量机在微控制器中的实现及实时性分析 | 第43-48页 |
| ·支持向量机在微控制器中实现的实时性分析 | 第43-45页 |
| ·实时性的实验与结果 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 移动机器人的智能控制方法 | 第49-70页 |
| ·软件系统整体控制框架 | 第49页 |
| ·系统控制方法介绍 | 第49-54页 |
| ·PID控制理论及方法 | 第51-52页 |
| ·模糊控制技术 | 第52-54页 |
| ·转向舵机控制 | 第54-62页 |
| ·舵机工作原理及控制要求 | 第54-56页 |
| ·转向控制算法 | 第56-58页 |
| ·转向运动模型建立及转角控制 | 第58-60页 |
| ·路径规划 | 第60-61页 |
| ·仿真结果与分析 | 第61-62页 |
| ·移动机器人驱动电机控制方法 | 第62-67页 |
| ·移动机器人速度系统分析与数学模型建立 | 第63页 |
| ·普通PID的电机控制 | 第63-64页 |
| ·模糊自适应PI控制器设计 | 第64-65页 |
| ·模糊自适应PI控制器仿真 | 第65-67页 |
| ·移动机器人减速方法 | 第67-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
