室内移动机器人超声波网络定位方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 室内移动机器人定位方法的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 航迹推算定位 | 第10-11页 |
| 1.2.2 地图匹配定位 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于信标的定位 | 第12-14页 |
| 1.3 基于概率的数据融合算法的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 基于滤波估计的算法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于贝叶斯推理的算法 | 第16页 |
| 1.3.3 性能比较 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 基于 EKF 的超声波网络定位研究 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 超声波网络定位原理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 三边测量法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 信标布局方式 | 第20-22页 |
| 2.3 机器人系统模型 | 第22-25页 |
| 2.3.1 坐标系统模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 运动学模型 | 第23-25页 |
| 2.4 多传感器观测模型 | 第25页 |
| 2.5 扩展卡尔曼滤波方法 | 第25-30页 |
| 2.5.1 卡尔曼滤波基本原理 | 第25-26页 |
| 2.5.2 扩展卡尔曼滤波模型 | 第26页 |
| 2.5.3 扩展卡尔曼滤波数据融合过程 | 第26-30页 |
| 2.6 仿真分析 | 第30-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 稀疏超声波网络的定位研究 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 ATOA 超声波网络定位原理 | 第33-39页 |
| 3.2.1 初始位姿确定 | 第34-37页 |
| 3.2.2 位姿跟踪 | 第37-39页 |
| 3.2.3 适用条件 | 第39页 |
| 3.3 双层卡尔曼滤波 | 第39-42页 |
| 3.3.1 底层扩展卡尔曼滤波 | 第40-42页 |
| 3.3.2 顶层稳态卡尔曼滤波 | 第42页 |
| 3.4 仿真分析 | 第42-46页 |
| 3.4.1 圆周定位仿真 | 第42-44页 |
| 3.4.2 位姿跟踪仿真 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 超声波网络定位系统设计 | 第47-61页 |
| 4.1 主动式超声波网络定位系统的改进 | 第47-48页 |
| 4.2 硬件电路设计 | 第48-52页 |
| 4.2.1 控制模块 | 第48-50页 |
| 4.2.2 超声波定位模块 | 第50-51页 |
| 4.2.3 电子罗盘模块 | 第51-52页 |
| 4.3 软件程序设计 | 第52-60页 |
| 4.3.1 软件开发环境 | 第52-53页 |
| 4.3.2 超声波网络定位程序设计 | 第53-57页 |
| 4.3.3 通讯程序设计 | 第57-59页 |
| 4.3.4 电机控制程序设计 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 超声波网络定位实验 | 第61-71页 |
| 5.1 实验平台 | 第61页 |
| 5.2 定位系统性能调试 | 第61-65页 |
| 5.2.1 超声波传感器调试 | 第61-64页 |
| 5.2.2 无线信号丢包率测试 | 第64-65页 |
| 5.2.3 电子罗盘模块调试 | 第65页 |
| 5.3 移动机器人室内定位实验 | 第65-70页 |
| 5.3.1 密集超声波网络定位实验 | 第65-67页 |
| 5.3.2 稀疏超声波网络定位实验 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
