| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 无人机飞行平台研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无人机定位与避障技术 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容和组织结构 | 第14-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 多传感器无人机飞行平台的研究 | 第18-32页 |
| 2.1 各类基础传感器在无人机上的应用 | 第18-25页 |
| 2.1.1 基本传感器：IMU和磁力计 | 第18-22页 |
| 2.1.2 气压计，GPS与光流传感器 | 第22-25页 |
| 2.2 视觉和激光雷达传感器的介绍 | 第25-29页 |
| 2.2.1 相机成像模型 | 第25-28页 |
| 2.2.2 激光雷达测距模型 | 第28-29页 |
| 2.3 无人机平台的选择与搭建 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 多传感器融合的无人机定位和建图技术研究 | 第32-48页 |
| 3.1 传统室内定位技术 | 第32-33页 |
| 3.2 视觉SLAM应用 | 第33-38页 |
| 3.2.1 ORB特征点 | 第34页 |
| 3.2.2 ORB-SLAM算法及其初始化 | 第34-38页 |
| 3.3 激光雷达SLAM应用 | 第38-42页 |
| 3.3.1 激光雷达SLAM算法 | 第38页 |
| 3.3.2 Cartographer算法 | 第38-42页 |
| 3.4 多传感器融合的无人机室内定位与建图 | 第42-45页 |
| 3.5 无人机室内定位与建图实验 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于超声波传感器的辅助避障系统硬件设计 | 第48-67页 |
| 4.1 超声波辅助避障系统的整体设计 | 第48-50页 |
| 4.2 超声波辅助避障系统的硬件设计 | 第50-66页 |
| 4.2.1 前向超声波模块 | 第50-59页 |
| 4.2.2 中央信号处理模块 | 第59-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于超声波传感器的辅助避障系统软件设计与实验 | 第67-78页 |
| 5.1 超声波辅助避障系统的软件设计 | 第67-73页 |
| 5.1.1 前向超声波模块软件流程 | 第67-72页 |
| 5.1.2 中央信息处理模块软件流程 | 第72-73页 |
| 5.2 实验 | 第73-77页 |
| 5.2.1 单轴云台增稳实验 | 第73-74页 |
| 5.2.2 对超声波数据进行卡尔曼滤波的实验 | 第74-75页 |
| 5.2.3 辅助避障系统实际实验 | 第75-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 多传感器无人机仿真平台的研究 | 第78-87页 |
| 6.1 仿真平台组成 | 第79-81页 |
| 6.1.1 仿真平台所在的机器人操作系统 | 第79-80页 |
| 6.1.2 仿真平台所在的物理仿真平台 | 第80-81页 |
| 6.2 无人机仿真平台中的多传感器 | 第81-84页 |
| 6.2.1 仿真的双目相机和IMU传感器 | 第82-83页 |
| 6.2.2 仿真激光雷达传感器 | 第83-84页 |
| 6.3 仿真系统实验 | 第84-85页 |
| 6.3.1 IMU和相机传感器仿真实验 | 第84-85页 |
| 6.3.2 激光雷达SLAM仿真实验 | 第85页 |
| 6.4 本章小结 | 第85-87页 |
| 第7章 结论与展望 | 第87-89页 |
| 7.1 总结 | 第87-88页 |
| 7.2 展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第95页 |