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多传感器系统设计及其在机器人定位中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·引言第8页
   ·多传感器系统第8-10页
   ·机器人自定位方法第10页
   ·本文内容与结构第10-12页
第二章 机器人多传感器系统设计第12-22页
   ·引言第12页
   ·应用于足球机器人定位的传感器系统设计第12-15页
     ·传感器设计应该考虑的问题第12-13页
     ·传感器选型第13-15页
   ·应用于足球机器人定位的多传感器系统设计第15-19页
     ·传感器层设计第16-18页
     ·融合层设计第18-19页
   ·应用于足球机器人定位的多传感器系统拓扑结构第19-21页
     ·多传感器系统的拓扑结构及其特点第19-21页
     ·应用于足球机器人定位的多传感器系统拓扑结构第21页
   ·小结第21-22页
第三章 基于嵌入式RTOS的灵巧传感器设计与实现第22-39页
   ·引言第22页
   ·基于PIC18F258 的灵巧传感器硬件开发平台第22-23页
     ·PIC18F258 特性第22-23页
     ·基于PIC18F258 的开发平台第23页
   ·嵌入式RTOS——PICos18 原理与应用第23-31页
     ·OSEK/VDX标准简介第24-25页
     ·PICos18 工作原理分析第25-30页
     ·PICos18 内核源代码漏洞及其修正第30-31页
   ·基于PICos18 的加速度传感器开发第31-34页
     ·ADXL202 特性第31-32页
     ·ADXL202 信号输出与分辨率第32-33页
     ·基于PICos18 的加速度传感器开发任务配置第33-34页
   ·电子罗盘开发第34-36页
     ·LP3200 电子罗盘特性第34页
     ·基于PICos18 的电子罗盘开发任务配置第34-36页
   ·CAN通信模块设计第36-37页
     ·CAN通信模块硬件接口第36页
     ·CAN通信模块程序设计第36-37页
   ·小结第37-39页
第四章 基于里程计和加速度计的定位算法研究第39-48页
   ·基于里程计的定位算法第39-44页
     ·四轮全向移动机器人的运动学特征第39-41页
     ·测程耦合矩阵第41页
     ·误差源分析第41-42页
     ·滑程判断模型第42-43页
     ·实验验证第43-44页
   ·基于两个双轴加速度传感器的定位算法第44-47页
     ·加速度传感器编排方式第44-45页
     ·加速度解算方法第45-47页
   ·小结第47-48页
第五章 融合定位和实验第48-56页
   ·基于权系数的融合方法第48-49页
   ·基于kalman滤波的融合方法第49-51页
     ·kalman滤波的理论和方法第49-50页
     ·Kalman滤波在足球机器人融合定位中的应用第50-51页
   ·实验结果与结论第51-55页
     ·足球机器人实验环境第51-52页
     ·定位实验结果与结论第52-55页
   ·小结第55-56页
第六章 总结和展望第56-58页
   ·论文工作总结第56-57页
   ·研究工作展望第57页
   ·结束语第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页
硕士期间已发表的学术论文第62页

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