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物联网模式下机器人室内复合定位系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 引言第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11页
    1.3 存在的问题和解决方案第11-12页
    1.4 本文的主要内容及章节安排第12-14页
第2章 基于蓝牙的智能小车定位平台搭建第14-21页
    2.1 蓝牙技术的概述第14-15页
    2.2 蓝牙 APP 应用软件开发第15-18页
        2.2.1 AT 指令集第15页
        2.2.2 定时器、串口中断设计开发第15-17页
        2.2.3 安卓 APP 软件开发第17-18页
    2.3 基于 STC89C52 的移动硬件平台第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 基于地磁的室内机器人定位系统设计第21-36页
    3.1 引言第21页
    3.2 地球磁场模型的建立第21-24页
        3.2.1 地磁场概述及特征量第21-22页
        3.2.2 地磁场模型第22-24页
    3.3 传感器技术及应用第24-26页
        3.3.1 传感器选择及其工作原理第24页
        3.3.2 传感器在 Android 开发中的应用第24-26页
    3.4 惯性导航辅助地磁定位算法研究第26-30页
        3.4.1 惯性导航系统设计与分析第26-27页
        3.4.2 地磁定位匹配平均平方差法第27-28页
        3.4.3 地磁数据采集设计及定位匹配系统设计第28-29页
        3.4.4 定位导航地图软件设计第29-30页
    3.5 实验数据分析第30-31页
    3.6 实验结果第31-35页
        3.6.1 MSD 地磁匹配算法实验第31-32页
        3.6.2 地磁数据采集实验第32-33页
        3.6.3 惯性导航辅助地磁室内定位实验第33-35页
    3.7 本章小结第35-36页
第4章 物联网模式下基于卡尔曼滤波的实时定位优化算法第36-48页
    4.1 引言第36页
    4.2 RSSI 测距原理第36-41页
    4.3 卡尔曼实时定位算法研究第41-45页
        4.3.1 离散随机差分方程及观测方程的建立第42-43页
        4.3.2 后验状态估计的建立与状态更新第43-44页
        4.3.3 卡尔曼增益的解算第44页
        4.3.4 后验状态协方差的解算第44-45页
        4.3.5 卡尔曼滤波定位系统流程第45页
    4.4 WInternet 环境下基于非线性策略的 RSSI 实时定位实验仿真第45-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 物联网环境下基于 Android 的室内机器人复合定位系统实验及分析第48-54页
    5.1 引言第48页
    5.2 室内定位环境搭建第48-50页
        5.2.1 地磁数据采集实验第48-49页
        5.2.2 无线传感器覆盖范围第49-50页
    5.3 室内定位物理实验第50-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第6章 基于 Andriod 的室内定位扩展研究第54-61页
    6.1 引言第54页
    6.2 GPS 核心 API第54-56页
        6.2.1 获取 LocationProvider第55页
        6.2.2 获取 GPS 定位信息第55-56页
        6.2.3 定位临界警告第56页
    6.3 Google Map 服务第56-57页
        6.3.1 获取 Map API Key第56-57页
        6.3.2 数据地址信息解析第57页
    6.4 室内外定位系统设计第57-58页
    6.5 实验数据分析第58-60页
    6.6 本章小结第60-61页
第7章 结论与展望第61-63页
    7.1 本文主要研究工作总结第61-62页
    7.2 未来工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文第70-71页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第71-72页
大摘要第72-75页

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