基于DSP智能轮椅控制系统的研究与开发
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 智能轮椅研究概述 | 第9-13页 |
1.1.1 智能轮椅国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.1.2 智能轮椅关键技术的发展 | 第11-13页 |
1.2 课题研究目的及意义 | 第13-14页 |
1.3 课题研究内容 | 第14页 |
1.4 本章小结 | 第14-15页 |
2 智能轮椅系统总体方案设计 | 第15-25页 |
2.1 控制结构方案设计 | 第15-17页 |
2.1.1 需求分析 | 第15-16页 |
2.1.2 控制结构框图 | 第16-17页 |
2.2 主要元件分析与选择 | 第17-19页 |
2.2.1 微处理器的选择 | 第17-18页 |
2.2.2 环境传感器 | 第18-19页 |
2.3 智能轮椅运动学模型 | 第19-20页 |
2.4 分析处理模块设计 | 第20-22页 |
2.4.1 TMS320F2812 简介 | 第20-22页 |
2.4.2 STM32F103VC | 第22页 |
2.5 系统软件结构设计 | 第22-24页 |
2.6 本章小结 | 第24-25页 |
3 智能交互系统研究 | 第25-37页 |
3.1 语音控制技术 | 第25-28页 |
3.1.1 语音控制原理 | 第25-26页 |
3.1.2 语音端点检测技术 | 第26-27页 |
3.1.3 语音 DTW 识别算法 | 第27页 |
3.1.4 语音控制算法设计 | 第27-28页 |
3.2 呼吸控制技术研究 | 第28-30页 |
3.2.1 呼吸控制基本思想 | 第28-29页 |
3.2.2 呼吸控制框图设计 | 第29页 |
3.2.3 软件算法设计 | 第29-30页 |
3.3 腕势控制研究 | 第30-33页 |
3.3.1 腕势控制电路设计 | 第30-32页 |
3.3.2 腕势控制算法设计 | 第32-33页 |
3.4 控制手柄设计 | 第33-35页 |
3.5 显示电路设计 | 第35-36页 |
3.6 本章小结 | 第36-37页 |
4 多传感器信息融合避障和导航 | 第37-53页 |
4.1 多传感器信息融合概述 | 第37页 |
4.2 传感器测量系统 | 第37-39页 |
4.3 模糊神经网络算法 | 第39-43页 |
4.3.1 模糊神经网络分类 | 第39-40页 |
4.3.2 模糊控制系统 | 第40-41页 |
4.3.3 基于 T-S 模型的模糊神经网络 | 第41-43页 |
4.4 基于信息融合的环境识别与避障导航 | 第43-51页 |
4.4.1 智能轮椅多传感器信息融合过程 | 第43-48页 |
4.4.2 基于神经网络环境分类 | 第48-49页 |
4.4.3 T-S 神经网络避障策略 | 第49-51页 |
4.5 本章小结 | 第51-53页 |
5 核心控制系统综合设计 | 第53-67页 |
5.1 最小系统核心电路设计 | 第53-57页 |
5.1.1 控制系统电源电路设计 | 第53-54页 |
5.1.2 时钟和复位电路设计 | 第54-56页 |
5.1.3 通讯模块接口设计 | 第56-57页 |
5.2 控制系统核心程序设计 | 第57-60页 |
5.2.1 开发环境简介 | 第57-58页 |
5.2.2 核心控制器初始化 | 第58-60页 |
5.3 电机驱动模块设计 | 第60-65页 |
5.3.1 H 桥驱动设计 | 第60-61页 |
5.3.2 过载保护 | 第61-62页 |
5.3.3 模糊 PID 控制 | 第62-64页 |
5.3.4 运动分解及 PWM | 第64-65页 |
5.4 软件抗干扰设计 | 第65-66页 |
5.5 本章小结 | 第66-67页 |
6 实验与仿真分析 | 第67-73页 |
6.1 模糊 PID 的仿真 | 第67-69页 |
6.2 LCD 显示实验 | 第69页 |
6.3 腕势控制器测试数据 | 第69-71页 |
6.3.1 位移测试 | 第69-70页 |
6.3.2 角度控制测试 | 第70-71页 |
6.4 本章小结 | 第71-73页 |
7 总结与展望 | 第73-75页 |
7.1 课题总结 | 第73页 |
7.2 课题展望 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
附录 | 第81页 |
A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第81页 |
B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果 | 第81页 |