基于陀螺仪的大管径管内爬壁机器人定位系统的分析与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 机器人定位系统的研究意义 | 第10页 |
| 1.2 移动机器人国内外发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 移动机器人定位研究现状 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 大管径管内爬壁机器人的定位分析 | 第14-23页 |
| 2.1 基于陀螺仪的平面机器人定位方法分析 | 第14-15页 |
| 2.2 陀螺仪运动传感器的定位原理 | 第15-18页 |
| 2.2.1 陀螺仪 | 第15-16页 |
| 2.2.2 陀螺仪运动传感器 | 第16-17页 |
| 2.2.3 陀螺仪运动传感器的定位原理 | 第17-18页 |
| 2.3 陀螺仪运动传感器数据获取 | 第18-19页 |
| 2.4 环境误差分析 | 第19-21页 |
| 2.4.1 机器人初始位置摆放方向对误差的影响 | 第19-20页 |
| 2.4.2 管道摆放与水平面不平行对误差的影响 | 第20-21页 |
| 2.5 系统总体结构分析 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波算法的定位系统设计 | 第23-35页 |
| 3.1 陀螺仪运动数据的解算 | 第23-30页 |
| 3.1.1 方向余弦法姿态矩阵计算 | 第23-24页 |
| 3.1.2 四元数法姿态矩阵计算 | 第24-27页 |
| 3.1.3 龙格库塔法求解四元数微分方程 | 第27-28页 |
| 3.1.4 姿态角获取实验结果 | 第28-30页 |
| 3.2 卡尔曼滤波算法在定位系统中的应用 | 第30-34页 |
| 3.2.1 传统卡尔曼滤波算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 滤波算法的改进 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 管内爬壁机器人定位系统的硬件设计 | 第35-45页 |
| 4.1 大管径管内爬壁机器人定位系统的模块化分析 | 第35-39页 |
| 4.1.1 主控芯片 | 第35-36页 |
| 4.1.2 陀螺仪运动传感器 | 第36页 |
| 4.1.3 履带电机选型分析 | 第36-37页 |
| 4.1.4 电源模块选型分析 | 第37-38页 |
| 4.1.5 与上位机的通信方式选型分析 | 第38-39页 |
| 4.2 大管径管内机器人定位系统的电路设计 | 第39-44页 |
| 4.2.1 MK10系列单片机最小系统 | 第39页 |
| 4.2.2 电源电路设计 | 第39-40页 |
| 4.2.3 陀螺仪运动传感器电路分析 | 第40-42页 |
| 4.2.4 步进电机驱动电路设计 | 第42-43页 |
| 4.2.5 无线通讯模块电路分析 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验与仿真 | 第45-51页 |
| 5.1 经过滤波后横滚角的值 | 第45-46页 |
| 5.2 管内爬壁机器人运动路径模拟 | 第46-50页 |
| 5.2.1 模拟方法简介 | 第46-48页 |
| 5.2.2 运动轨迹跟踪模拟 | 第48-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
