自动引导实验车研究
| 1 绪论 | 第1-19页 |
| ·自动引导车研究的意义 | 第9-10页 |
| ·自动引导车的用途 | 第10页 |
| ·自动引导车的特点、结构与分类 | 第10-12页 |
| ·自动引导车的特点 | 第10-11页 |
| ·自动引导车的结构 | 第11页 |
| ·自动引导车的分类 | 第11-12页 |
| ·自动引导车的研究概况 | 第12-14页 |
| ·自动引导车研究中的关键技术 | 第14-18页 |
| ·传感器融合技术 | 第15-16页 |
| ·视觉信息的实时处理技术 | 第16-17页 |
| ·路径规划技术与车体控制技术 | 第17页 |
| ·车体的定位系统 | 第17-18页 |
| ·本文进行的研究工作 | 第18-19页 |
| 2 自动引导车的总体设计 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·AGV 的基本结构 | 第20-21页 |
| ·AGV 的主要构成 | 第21-25页 |
| ·驱动装置组成 | 第21-22页 |
| ·引导系统部件的选择 | 第22-24页 |
| ·控制系统部件的选择 | 第24-25页 |
| ·AGV 工作原理 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 道路图像预处理的算法分析 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·数字图像的获取 | 第29-30页 |
| ·道路图像灰度化 | 第30页 |
| ·道路图像滤波 | 第30-33页 |
| ·图像滤波常用算法 | 第30-32页 |
| ·图像滤波的仿真结果 | 第32-33页 |
| ·边缘增强 | 第33-36页 |
| ·边缘增强常用算法 | 第34-35页 |
| ·边缘增强的仿真结果 | 第35-36页 |
| ·道路图像的二值化 | 第36-38页 |
| ·阈值选取的研究 | 第37-38页 |
| ·图像二值化的仿真结果 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 视觉导航AGV 控制算法的研究 | 第39-52页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·控制器的输入 | 第39-41页 |
| ·PID 控制器 | 第41-46页 |
| ·PID 控制器模型的建立 | 第42-43页 |
| ·PID 控制器算法的实时性、稳定性的研究 | 第43-45页 |
| ·本实验中PID 控制算法的实现 | 第45-46页 |
| ·最优引导控制器 | 第46-51页 |
| ·最优引导控制器模型的建立 | 第46-47页 |
| ·最优引导控制器的设计 | 第47-49页 |
| ·最优控制算法法则 | 第49-50页 |
| ·算法的实现 | 第50页 |
| ·两种控制算法的比较 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 软件设计与实验 | 第52-66页 |
| ·软件的设计与实现 | 第52-54页 |
| ·软件开发平台的选择 | 第52-53页 |
| ·软件的设计原则 | 第53页 |
| ·软件设计流程图 | 第53-54页 |
| ·自动引导车跟踪控制实验 | 第54-65页 |
| ·实施方案 | 第54-55页 |
| ·实验 | 第55-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-67页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
