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基于声达时间差的移动机器人声源目标定位方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
主要符号说明第9-10页
第一章 绪论第10-24页
 §1-1 研究背景及意义第10-11页
 §1-2 研究现状第11-20页
  1-2-1 基于双耳听觉的机器人声源目标定位系统第12-14页
  1-2-2 基于麦克风阵列的机器人声源目标定位系统第14-19页
  1-2-3 机器人声源目标定位研究中现存的主要问题第19-20页
 §1-3 研究内容第20-21页
 §1-4 创新点第21-22页
 §1-5 内容安排第22-23页
 §1-6 本章小结第23-24页
第二章 基于麦克风阵列的声源目标定位方法第24-29页
 §2-1 麦克风阵列的优点第24-25页
 §2-2 麦克风阵列带来的问题第25页
 §2-3 三种声源目标定位方法第25-28页
  2-3-1 基于最大输出功率的可控波束形成声源定位方法第25-26页
  2-3-2 基于高分辨率谱估计的声源定位方法第26-27页
  2-3-3 基于声达时间差的声源定位方法第27-28页
  2-3-4 三种定位方法比较第28页
 §2-4 本章小结第28-29页
第三章 移动机器人声源定位系统构建第29-38页
 §3-1 机器人听觉系统构成第29页
 §3-2 移动机器人本体第29-31页
  3-2-1 硬件方面第30页
  3-2-2 软件方面第30-31页
 §3-3 麦克风阵列第31-37页
  3-3-1 麦克风第31-34页
  3-3-2 信号放大第34-35页
  3-3-3 阵列结构设计第35-37页
 §3-4 本章小结第37-38页
第四章 声达时间差估计第38-60页
 §4-1 声达时间差的物理意义第38-39页
 §4-2 麦克风接收的声音信号模型第39-41页
  4-2-1 理想模型第39-40页
  4-2-2 混响模型第40页
  4-2-3 麦克风阵列的混响离散模型第40-41页
 §4-3 广义互相关声达时间差估计方法第41-52页
  4-3-1 基本互相关法第41-43页
  4-3-2 广义互相关法第43-48页
  4-3-3 互功率谱相位第48-52页
 §4-4 自适应滤波声达时间差估计方法第52-58页
  4-4-1 基本原理第52-53页
  4-4-2 算法步骤第53-54页
  4-4-3 基于SCOT加权的LMS自适应滤波第54-58页
 §4-5 本章小结第58-60页
第五章 定位计算模型第60-89页
 §5-1 几何定位计算模型第60-68页
  5-1-1 模型推导第60-62页
  5-1-2 仿真实验分析第62-66页
  5-1-3 结合移动机器人主动运动的全范围定位方法第66-68页
 §5-2 基于神经网络的定位计算模型第68-88页
  5-2-1 人工神经网络原理与算法第68-81页
  5-2-2 基于BP神经网络声源目标定位计算模型的建立第81-84页
  5-2-3 仿真实验第84-87页
  5-2-4 实际测试第87-88页
 §5-3 本章小结第88-89页
第六章 定位可靠性与卡尔曼滤波第89-98页
 §6-1 引入卡尔曼滤波的必要性第89-90页
 §6-2 卡尔曼滤波的基本原理及分析第90-91页
 §6-3 抗野值的二次卡尔曼滤波器设计第91-95页
  6-3-1 抗野值的方法第91-93页
  6-3-2 多次卡尔曼滤波理论第93页
  6-3-3 抗野值的二次卡尔曼滤波器结构第93-95页
 §6-4 仿真实验第95-97页
  6-4-1 任务描述第95页
  6-4-2 仿真实验分析第95-97页
 §6-5 本章小结第97-98页
第七章 总结与展望第98-100页
参考文献第100-109页
致谢第109-110页
攻读博士学位期间所取得的相关科研成果第110-111页

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