摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
符号对照表 | 第11-12页 |
缩略语对照表 | 第12-16页 |
第一章 绪论 | 第16-24页 |
1.1 研究背景和意义 | 第16页 |
1.2 智能轮椅研究现状 | 第16-19页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
1.3 本文相关技术介绍 | 第19-21页 |
1.3.1 系统定位技术 | 第19-20页 |
1.3.2 多传感器融合 | 第20-21页 |
1.3.3 路径规划 | 第21页 |
1.4 本文的研究内容和论文结构 | 第21-24页 |
1.4.1 本文的研究内容 | 第21-22页 |
1.4.2 论文章节安排 | 第22-24页 |
第二章 系统整体设计 | 第24-48页 |
2.1 引言 | 第24页 |
2.2 系统整体设计 | 第24-27页 |
2.3 系统的硬件平台 | 第27-38页 |
2.3.1 主控电路 | 第27-29页 |
2.3.2 电机选型 | 第29-32页 |
2.3.3 惯性传感器MPU6050 | 第32-33页 |
2.3.4 VL53L0X激光测距模块 | 第33页 |
2.3.5 超声波测距模块 | 第33-36页 |
2.3.6 人机交互接口模块 | 第36-38页 |
2.3.7 安卓手机 | 第38页 |
2.4 系统软件分析 | 第38-47页 |
2.4.1 系统软件环境介绍 | 第39页 |
2.4.2 视频传输和蓝牙功能 | 第39-41页 |
2.4.3 主控制程序 | 第41-46页 |
2.4.4 超声波测距程序 | 第46-47页 |
2.5 本章小结 | 第47-48页 |
第三章 基于多传感器融合的系统定位 | 第48-76页 |
3.1 导航中各坐标系的定义和坐标变换 | 第48-55页 |
3.1.1 导航中各坐标系建立 | 第48-49页 |
3.1.2 坐标变换 | 第49-52页 |
3.1.3 姿态描述方法 | 第52-55页 |
3.2 轮椅运动学模型 | 第55-60页 |
3.2.1 双轮差动驱动运动模型 | 第55-58页 |
3.2.2 IMU运动学传播方程模型 | 第58页 |
3.2.3 IMU漂移模型 | 第58-59页 |
3.2.4 IMU运动学方程线性化 | 第59-60页 |
3.3 里程计修正 | 第60-66页 |
3.3.1 传感器校准 | 第60-63页 |
3.3.2 基于互补滤波融合的陀螺仪校正 | 第63-66页 |
3.3.3 里程计的综合修正方法 | 第66页 |
3.4 GPS/INS多传感器融合定位导航算法 | 第66-72页 |
3.4.1 卡尔曼滤波算法简介 | 第67-69页 |
3.4.2 扩展卡尔曼滤波算法简介 | 第69-70页 |
3.4.3 基于EKF的GPS/INS组合导航算法设计 | 第70-72页 |
3.5 Matlab仿真 | 第72-74页 |
3.6 本章小结 | 第74-76页 |
第四章 局部路径规划 | 第76-92页 |
4.1 局部路径规划整体设计 | 第76-77页 |
4.2 基于地图道路信息全局路径规划 | 第77页 |
4.3 道沿检测与跟随 | 第77-84页 |
4.3.1 传感器安装 | 第78-79页 |
4.3.2 道沿跟随 | 第79-84页 |
4.4 避障算法分析与实现 | 第84-90页 |
4.4.1 传统人工势场法 | 第84-86页 |
4.4.2 改进人工势场法 | 第86-88页 |
4.4.3 人工势场法仿真 | 第88-90页 |
4.5 本章小结 | 第90-92页 |
第五章 轮椅半自助导航实验 | 第92-100页 |
5.1 轮椅半自主导航的总体流程 | 第92-93页 |
5.2 传感器误差分析 | 第93-95页 |
5.2.1 测距传感器标定 | 第93-94页 |
5.2.2 测距传感器覆盖范围 | 第94-95页 |
5.3 校园环境导航实验 | 第95-99页 |
5.3.1 道路环境导航实验 | 第95-96页 |
5.3.2 路口环境导航实验 | 第96-97页 |
5.3.3 避障实验 | 第97-98页 |
5.3.4 转弯实验 | 第98页 |
5.3.5 实验结果分析 | 第98-99页 |
5.4 本章小结 | 第99-100页 |
第六章 总结与展望 | 第100-102页 |
6.1 总结 | 第100页 |
6.2 展望 | 第100-102页 |
参考文献 | 第102-106页 |
致谢 | 第106-108页 |
作者简介 | 第108-109页 |