自主定位移动机器人的运动控制系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第8页 |
| 1.2 移动机器人国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外移动机器人研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内移动机器人研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 移动机器人定位技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本文主要结构 | 第12-13页 |
| 第2章 移动机器人控制器设计 | 第13-24页 |
| 2.1 移动机器人平台结构介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 移动机器人的硬件框架 | 第14-15页 |
| 2.3 控制器的硬件设计 | 第15-18页 |
| 2.3.1 主控制器选型 | 第15-16页 |
| 2.3.2 电源供电模块设计 | 第16-17页 |
| 2.3.3 直流电机驱动芯片 | 第17-18页 |
| 2.4 传感器设计 | 第18-22页 |
| 2.4.1 增量式光电编码器 | 第18-19页 |
| 2.4.2 MEMS陀螺仪 | 第19-22页 |
| 2.4.3 其他安全传感器 | 第22页 |
| 2.5 ROS通讯设计 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的自主定位设计 | 第24-43页 |
| 3.1 移动机器人的运动学与动力学分析 | 第24-29页 |
| 3.1.1 机械系统的运动约束 | 第24-25页 |
| 3.1.2 差动移动机器人的运动学 | 第25-28页 |
| 3.1.3 差动移动机器人的动力学模型 | 第28-29页 |
| 3.2 多传感器数据融合 | 第29-34页 |
| 3.2.1 陀螺仪角度计算 | 第30-31页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波原理 | 第31-32页 |
| 3.2.3 编码器与陀螺仪数据融合 | 第32-34页 |
| 3.3 航迹推算定位原理 | 第34-35页 |
| 3.4 移动机器人的软件设计 | 第35-42页 |
| 3.4.1 移动机器人线速度计算 | 第35-37页 |
| 3.4.2 直流电机PID控制 | 第37-39页 |
| 3.4.3 卡尔曼滤波软件设计 | 第39-40页 |
| 3.4.4 航迹推算软件设计 | 第40页 |
| 3.4.5 与ROS上位机通讯 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 定位实验分析及结论 | 第43-47页 |
| 4.1 原地旋转运动实验 | 第43-44页 |
| 4.2 匀速直线运动实验 | 第44-45页 |
| 4.3 匀速圆周运动实验 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
