基于超声波测距的多机器人室内定位导航研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 室内移动机器人定位方法研究现状 | 第10-13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页 |
| 1.2.3 基于信标的定位 | 第11-13页 |
| 1.3 室内移动机器人路径规划研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 传统算法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于图形学的算法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 人工智能算法 | 第15页 |
| 1.3.4 其他算法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 多机器人定位算法研究 | 第18-31页 |
| 2.1 基于超声波测距定位系统 | 第18-21页 |
| 2.1.1 基于超声波测距定位原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于超声波测距定位算法 | 第19-21页 |
| 2.2 航迹推算定位 | 第21-23页 |
| 2.3 基于卡尔曼滤波的数据融合算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 扩展卡尔曼滤波模型 | 第23-25页 |
| 2.3.2 局部与全局扩展卡尔曼滤波数据融合 | 第25-27页 |
| 2.4 工作节点调度策略 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 导航路径规划算法研究 | 第31-41页 |
| 3.1 Dijkstra算法 | 第31-32页 |
| 3.1.1 Dijkstra算法原理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 Dijkstra算法实现步骤 | 第32页 |
| 3.2 蚁群算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 蚁群算法基本原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 蚁群算法模型 | 第33-35页 |
| 3.3 结合优化D-A算法 | 第35-37页 |
| 3.4 结合优化D-A算法的仿真实验 | 第37-40页 |
| 3.4.1 二维空间地图描述 | 第37页 |
| 3.4.2 参数的选择 | 第37-38页 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 定位与导航系统的设计 | 第41-55页 |
| 4.1 定位导航系统模块的总体设计 | 第41-42页 |
| 4.2 主控系统的设计 | 第42-45页 |
| 4.2.1 主控系统硬件选择 | 第42-43页 |
| 4.2.2 主控系统软件设计 | 第43-45页 |
| 4.3 基于超声波测距定位系统的设计 | 第45-49页 |
| 4.3.1 基于超声波测距定位系统的硬件选择 | 第45-47页 |
| 4.3.2 基于超声波测距定位系统的软件设计 | 第47-49页 |
| 4.4 航迹推算定位系统的设计 | 第49-52页 |
| 4.4.1 航迹推算定位系统硬件选择 | 第49-51页 |
| 4.4.2 航迹推算定位系统软件设计 | 第51-52页 |
| 4.5 语音提示系统的设计 | 第52-54页 |
| 4.5.1 语音提示系统硬件选择 | 第52-53页 |
| 4.5.2 语音提示系统软件设计 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于超声波测距的多机器人室内定位导航实验 | 第55-64页 |
| 5.1 单个与多个移动机器人超声波网络实验 | 第55-58页 |
| 5.1.1 实验环境布置 | 第55-56页 |
| 5.1.2 静态实验 | 第56-57页 |
| 5.1.3 动态实验 | 第57-58页 |
| 5.2 基于超声波测距与航迹推算融合定位导航实验 | 第58-60页 |
| 5.3 超声波网络定位联调实验 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
