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四旋翼无人机矿浆管道辅助巡线系统的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 论文研究背景及意义第11-14页
        1.1.1 长距离浆体管道输送发展概况第11-12页
        1.1.2 矿浆管道巡线维护的重要性第12-13页
        1.1.3 论文选题第13-14页
    1.2 发展历史和国内外发展现状及趋势第14-20页
        1.2.1 发展历史第14-16页
        1.2.2 国内外研究发展现状第16-20页
    1.3 论文主要研究内容第20-23页
第二章 基于卷积神经网络的矿浆管道识别第23-39页
    2.1 卷积神经网络第23-31页
        2.1.1 卷积神经网络结构第24-28页
        2.1.2 卷积神经网络优点第28-30页
        2.1.3 神经网络训练第30-31页
    2.2 基于CNN的管道识别模型设计第31-33页
        2.2.1 管道识别模型结构第32页
        2.2.2 层数与核函数的选取第32-33页
    2.3 管道识别模型训练与实验分析第33-37页
        2.3.1 数据获取与处理第33-35页
        2.3.2 模型训练第35-36页
        2.3.3 评价准则及分类预测结果分析第36-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第三章 四旋翼无人机模型建立与飞行控制设计第39-55页
    3.1 四旋翼无人机动力学模型第39-44页
        3.1.1 小型四旋翼无人机运动模型概述第39-40页
        3.1.2 小型四旋翼无人机模型建立第40-44页
    3.2 传感器数据处理第44-50页
        3.2.1 惯性测量单元校准第44-46页
        3.2.2 地磁计数据校准第46-47页
        3.2.3 低通滤波器设计第47-49页
        3.2.4 姿态解算第49-50页
    3.3 基于PID的位置、姿态控制器设计第50-53页
        3.3.1 飞行位置控制器设计第51页
        3.3.2 飞行姿态控制器设计第51-53页
    3.4 本章小结第53-55页
第四章 辅助巡线无人机系统软件与硬件设计第55-77页
    4.1 矿浆管道识别系统软件设计与实现第55-60页
        4.1.1 计算平台与TensorFlow简介第56-57页
        4.1.2 读取摄像头图像软件设计与实现第57-58页
        4.1.3 模型训练软件设计与实现第58页
        4.1.4 矿浆管道分类软件设计与实现第58-59页
        4.1.5 发送数据软件设计与实现第59-60页
    4.2 飞行控制系统软件设计与实现第60-66页
        4.2.1 FreeRTOS嵌入式操作系统移植第61-62页
        4.2.2 地磁计校准软件设计与实现第62-63页
        4.2.3 惯性测量单元校准软件设计与实现第63-65页
        4.2.4 姿态控制软件设计与实现第65-66页
    4.3 飞行控制系统硬件设计与实现第66-75页
        4.3.1 电源设计第67-69页
        4.3.2 飞控系统硬件设计第69-75页
    4.4 本章小结第75-77页
第五章 辅助巡线系统实现与实验第77-85页
    5.1 系统工作过程第77-78页
    5.2 飞行系统组装第78页
    5.3 管道分类模型实现第78-82页
        5.3.1 摄像头读取管道数据实现第78-79页
        5.3.2 模型建立实现第79-81页
        5.3.3 管道分类实现第81-82页
    5.4 PID控制器实现第82页
    5.5 飞行实验与效果分析第82-84页
    5.6 本章小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
    6.1 工作总结第85-86页
    6.2 工作展望第86-87页
致谢第87-89页
参考文献第89-95页
附录A (攻读硕士期间发表的论文)第95页
附录B (攻读硕士期间获得的发明专利)第95页
附录C (攻读硕士期间申请的软件著作权)第95页

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