| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 智能农机研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 智能农机CAN通信 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智能农机自动导航 | 第12-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-20页 |
| 第二章 CAN总线网络结构设计及其协议研究 | 第20-36页 |
| 2.1 节点网络拓扑结构建模与优化 | 第20-24页 |
| 2.1.1 图论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于PRIM算法的最优路径 | 第21-24页 |
| 2.2 数据帧CAN协议制定 | 第24-27页 |
| 2.2.1 CAN总线数据帧概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 CAN总线传输协议制定 | 第25-27页 |
| 2.3 基于XXTEA原理的CAN协议加密 | 第27-30页 |
| 2.4 CAN总线算法试验验证 | 第30-35页 |
| 2.4.1 智能农机CAN总线拓扑结构优化试验 | 第30-32页 |
| 2.4.2 智能农机CAN总线数据加密试验 | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 智能农机通信拓扑结构与软件架构设计 | 第36-60页 |
| 3.1 系统平台硬件通信拓扑结构 | 第36-37页 |
| 3.2 智能农机系统基础硬件研究 | 第37-44页 |
| 3.2.1 智能农机感知系统 | 第37-41页 |
| 3.2.2 智能农机控制系统 | 第41-43页 |
| 3.2.3 智能农机执行系统 | 第43-44页 |
| 3.3 基于ROS的分布式软件设计 | 第44-55页 |
| 3.3.1 ROS概述 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于ROS的软件系统架构 | 第45-47页 |
| 3.3.3 基于ROS的节点软件设计 | 第47-55页 |
| 3.4 智能农机软硬件协同工作测试 | 第55-58页 |
| 3.4.1 路径跟踪测试环境 | 第55-56页 |
| 3.4.2 路径跟踪测试结果 | 第56-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于雷达的路径规划及容错机制下的路径跟踪 | 第60-74页 |
| 4.1 基于可变邻域参数的DBSCAN障碍物聚类 | 第60-65页 |
| 4.1.1 DBSCAN基本概念 | 第60-61页 |
| 4.1.2 网格滤波 | 第61-63页 |
| 4.1.3 可变邻域参数的DBSCAN障碍物聚类算法 | 第63-65页 |
| 4.2 基于多线激光雷达的局部路径规划 | 第65-69页 |
| 4.2.1 Hough变换 | 第65-68页 |
| 4.2.2 最佳平方逼近 | 第68-69页 |
| 4.3 基于容错机制的路径跟踪控制 | 第69-73页 |
| 4.3.1 容错控制概述 | 第69-70页 |
| 4.3.2 故障诊断 | 第70-71页 |
| 4.3.3 容错控制策略 | 第71-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于雷达的局部路径规划试验与验证 | 第74-86页 |
| 5.1 测试场景及约定 | 第74页 |
| 5.2 基于雷达点云的网格滤波算法试验 | 第74-77页 |
| 5.3 基于可变邻域参数的DBSCAN障碍物聚类算法试验 | 第77-79页 |
| 5.4 基于多线激光雷达的局部路径规划试验 | 第79-85页 |
| 5.4.1 参数对直线数量影响分析 | 第79-81页 |
| 5.4.2 参数对左右侧直线的影响分析 | 第81-83页 |
| 5.4.3 直线检测准确率分析 | 第83-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 作者简介 | 第94-95页 |