救援机器人多传感器信息融合技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-23页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-21页 |
| ·国外研究现状 | 第10-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·救援机器人的关键性能和发展趋势 | 第16-18页 |
| ·多传感器信息融合技术及其存在的主要问题 | 第18-21页 |
| ·本论文研究的目的及意义 | 第21页 |
| ·论文的相关工作及组织结构 | 第21-23页 |
| 2 多传感器信息融合技术及救援机器人系统 | 第23-34页 |
| ·多传感器信息融合技术概述 | 第23-27页 |
| ·多传感器信息融合的基本概念 | 第23页 |
| ·多传感器信息融合的原理 | 第23-24页 |
| ·多传感器信息融合的方法 | 第24-27页 |
| ·救援机器人系统组成及体系架构 | 第27-33页 |
| ·救援机器人的功能要求及设计要点 | 第27-28页 |
| ·救援机器人系统组成及体系架构 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 救援机器人多超声波传感器信息融合 | 第34-42页 |
| ·超声测距阵列及超声测距原理 | 第34-36页 |
| ·超声测距阵列 | 第34-35页 |
| ·超声测距原理 | 第35-36页 |
| ·多超声波传感器信息融合 | 第36-41页 |
| ·自适应加权融合估计算法 | 第37-40页 |
| ·超声测距阵列的自适应加权融合估计 | 第40页 |
| ·超声测距阵列的自适应加权融合算法仿真实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 井下瓦斯检测多传感器信息融合 | 第42-55页 |
| ·井下瓦斯检测传感器模块设计 | 第42-48页 |
| ·气体检测传感器模块 | 第43页 |
| ·一氧化碳传感器及检测电路 | 第43-45页 |
| ·甲烷传感器及检测电路 | 第45-46页 |
| ·温度湿度传感器及测量电路 | 第46-48页 |
| ·粉尘浓度传感器 | 第48页 |
| ·井下瓦斯检测多传感器信息融合 | 第48-52页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第49页 |
| ·BP 神经网络对井下瓦斯数据的融合 | 第49-52页 |
| ·BP 神经网络的仿真训练 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 救援机器人避障多传感器信息融合 | 第55-67页 |
| ·救援机器人避障系统的构成 | 第55-57页 |
| ·救援机器人避障系统的传感器构成 | 第55-56页 |
| ·救援机器人避障系统的运动学模型 | 第56-57页 |
| ·救援机器人电机驱动控制模块 | 第57-58页 |
| ·模糊神经网络 | 第58-63页 |
| ·基于T-S 模型的模糊神经网络 | 第59-61页 |
| ·模糊神经网络控制器的设计 | 第61-63页 |
| ·避障仿真实验 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论 | 第67-69页 |
| ·研究工作总结 | 第67页 |
| ·存在的问题及改进方案 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
