| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第8-9页 |
| 1.1.3 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 机器人国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 移动机器人避障算法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 传统避障算法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 智能避障算法 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的研究目标及主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 巡检机器人硬件系统设计 | 第16-27页 |
| 2.1 机械结构设计 | 第16-19页 |
| 2.1.1 机械结构的选择 | 第16-17页 |
| 2.1.2 驱动方式的选择 | 第17-18页 |
| 2.1.3 巡检机器人爬楼梯过程分析 | 第18-19页 |
| 2.2 硬件电路系统设计 | 第19-26页 |
| 2.2.1 总体硬件电路系统框图 | 第19页 |
| 2.2.2 STM32F103ZET6主控制模块 | 第19-21页 |
| 2.2.3 电源模块 | 第21-22页 |
| 2.2.4 电机驱动模块 | 第22-24页 |
| 2.2.5 测速模块 | 第24-25页 |
| 2.2.6 超声波测距电路模块 | 第25页 |
| 2.2.7 通信模块设计 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 巡检机器人运动分析及超声波测距 | 第27-41页 |
| 3.1 巡检机器人运动学分析 | 第27-34页 |
| 3.1.1 运动学基础 | 第27-30页 |
| 3.1.2 巡检机器人转向的运动学建模分析 | 第30-34页 |
| 3.2 超声波测距 | 第34-40页 |
| 3.2.1 超声波测距原理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 超声波位置放置 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于超声波测距障碍物位置的确定 | 第36-39页 |
| 3.2.4 超声波误差补偿 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于模糊控制的超声波避障算法 | 第41-52页 |
| 4.1 模糊控制理论的基本概念 | 第41-44页 |
| 4.1.1 模糊集合 | 第41页 |
| 4.1.2 隶属度函数 | 第41-43页 |
| 4.1.3 模糊关系 | 第43-44页 |
| 4.1.4 模糊推理 | 第44页 |
| 4.2 模糊控制器的设计 | 第44-50页 |
| 4.2.1 模糊控制系统的建立 | 第44-45页 |
| 4.2.2 模糊控制的输入输出量的模糊化 | 第45-48页 |
| 4.2.3 模糊控制规律的制定 | 第48-50页 |
| 4.3 基于PID巡检机器人速度控制 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 巡检机器人避障算法实现与实验结果分析 | 第52-60页 |
| 5.1 软件系统设计 | 第52-55页 |
| 5.1.1 超声波测距系统实现 | 第53-54页 |
| 5.1.2 基于模糊控制超声波避障算法实现 | 第54页 |
| 5.1.3 PID电机转速控制算法实现 | 第54-55页 |
| 5.2 基于模糊控制超声波避障算法仿真实验 | 第55-57页 |
| 5.2.1 单一障碍物避障仿真 | 第56页 |
| 5.2.2 多障碍物避障 | 第56-57页 |
| 5.2.3 模糊控制避障算法和人工势场法避障算法仿真 | 第57页 |
| 5.3 巡检机器人避障实验 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附件 | 第66-67页 |