基于多传感器融合的导盲机器人定向定位分析与研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 导盲辅助技术的发展概况 | 第8-11页 |
| 1.3 定向定位技术概述 | 第11-12页 |
| 1.4 课题的研究内容及工作安排 | 第12-14页 |
| 第二章 导盲机器人定向定位平台介绍 | 第14-24页 |
| 2.1 导盲机器人定向定位系统总体结构 | 第14页 |
| 2.2 导盲机器人各模块概况与特性 | 第14-22页 |
| 2.2.1 主控制模块 | 第14-16页 |
| 2.2.2 多超声波传感器模块 | 第16-17页 |
| 2.2.3 电子罗盘模块 | 第17-18页 |
| 2.2.4 里程计模块 | 第18-19页 |
| 2.2.5 RFID模块 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 多传感器系统构建 | 第24-44页 |
| 3.1 里程计模块构建 | 第24-28页 |
| 3.1.1 机器人位姿模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 里程计模块建模 | 第25-27页 |
| 3.1.3 里程计误差分析与校正 | 第27-28页 |
| 3.2 多超声波传感器模块构建 | 第28-32页 |
| 3.2.1 多超声波传感器建模 | 第28-30页 |
| 3.2.2 超声波传感器误差分析与校正 | 第30-32页 |
| 3.3 视觉传感器模型构建 | 第32-33页 |
| 3.4 电子罗盘模块误差分析与标定 | 第33-35页 |
| 3.5 RFID模块构建 | 第35-42页 |
| 3.5.1 RFID定位模型研究 | 第35-38页 |
| 3.5.2 RFID模块建模 | 第38-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 多传感器数据融合及定向定位研究 | 第44-68页 |
| 4.1 数据融合算法研究 | 第44-54页 |
| 4.1.1 直接对数据源操作的方法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 基于规则推理的方法 | 第45-49页 |
| 4.1.3 基于对象统计特性与概率模型的方法 | 第49-54页 |
| 4.2 基于多传感器融合的定向定位算法研究 | 第54-59页 |
| 4.2.1 多传感器模块数据整合 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于置信度分配的无损卡尔曼滤波算法 | 第55-59页 |
| 4.3 机器人行走实验与结果分析 | 第59-66页 |
| 4.3.1 机器人控制实验人机交互界面 | 第59-60页 |
| 4.3.2 目标点固定的机器人行走定向定位实验 | 第60-62页 |
| 4.3.3 目标点追踪的机器人行走定向定位实验 | 第62-65页 |
| 4.3.4 机器人环形行走定向定位实验 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本章总结 | 第68页 |
| 5.2 展望与愿景 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
