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基于GPS和数字罗盘的割草机器人导航定位方法的研究

第一章 绪论第1-16页
   ·GPS导航定位和割草机器人的发展现状及趋势第11-14页
     ·GPS导航定位发展现状及趋势第11-12页
     ·割草机器人及其导航方法的发展现状及趋势第12-14页
   ·本课题的主要研究内容和研究意义第14-15页
     ·本课题研究的主要内容和试验设计方案第14-15页
     ·本课题的研究意义第15页
   ·本章小结第15-16页
第二章 GPS导航定位的原理及其误差模型的建立第16-30页
   ·GPS原理简介第16-17页
   ·GPS导航定位所需的参考坐标系及其转换第17-20页
     ·坐标系的定义第17-19页
     ·坐标系之间的转换第19-20页
   ·GPS定位误差及误差模型的建立第20-29页
     ·GPS定位的误差第20-21页
     ·GPS误差模型的建立第21-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 GPS动态定位及卡尔曼滤波模型的建立第30-43页
   ·GPS动态定位第30-31页
   ·卡尔曼滤波基本原理第31-33页
   ·卡尔曼滤波器在GPS导航定位中的运用第33-42页
     ·载体运动模型的建立第33-35页
     ·普通扩展卡尔曼滤波器在GPS导航定位中的运用第35-36页
     ·有色噪声条件下的卡尔曼滤波方程第36-39页
     ·卡尔曼滤波方程的解耦第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 GPS自适应分散卡尔曼滤波器在割草机器人中的运用第43-55页
   ·本课题研究所用的设备的介绍第43-44页
     ·AS-RF型野外机器人研究版介绍第43页
     ·LP3300型数字罗盘第43-44页
     ·AgGPS132型GPS接收机第44页
   ·传感器的标定第44-48页
     ·数字罗盘的标定第44-46页
     ·机器人里程计的标定第46-48页
   ·GPS卡尔曼滤波在割草机器人中的运用试验第48-54页
     ·试验方案和设备设置情况第48页
     ·试验情况及分析第48-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 GPS/DR组合导航中的卡尔曼滤波模型的建立第55-66页
   ·GPS/DR组合导航的原理第55-56页
     ·DR导航的原理第55-56页
     ·GPS/DR组合导航系统的基本卡尔曼滤波模型第56页
   ·GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波模型的建立第56-59页
     ·载体运动方程的建立第56页
     ·系统量测方程的建立第56-57页
     ·系统测量方程的线性化第57-58页
     ·扩展自适应卡尔曼滤波方程的建立第58-59页
     ·机动加速度方差σ_(α_(?))~2和σ_(α_n)~2的自适应算法第59页
   ·改进的GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波模型第59-61页
     ·改进的观测方程第59页
     ·改进的系统方程一阶马尔可夫过程分量第59-60页
     ·观测方程的线性化第60-61页
     ·改进的扩展自适应卡尔曼滤波方程的建立第61页
   ·GPS/DR组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型第61-65页
     ·系统方程的建立第62页
     ·观测方程的建立第62-63页
     ·观测方程线性化第63-64页
     ·扩展自适应卡尔曼滤波方程的建立第64-65页
     ·Q(k)和R(k)的自适应确定第65页
   ·本章小结第65-66页
第六章 割草机器人中GPS和数字罗盘的组合导航的运用试验第66-72页
   ·参数及设备设置情况第66页
     ·设备设置情况第66页
     ·初始参数设置情况第66页
   ·试验情况及分析第66-71页
     ·DR航位推算导航试验结果及分析第66-67页
     ·GPS/DR组合导航试验结果及分析第67-71页
   ·本章小结第71-72页
第七章 总结第72-74页
   ·研究总结第72-73页
   ·进一步研究建议第73-74页
参考文献第74-76页
致谢第76-77页
在读期间发表的论文第77-78页
附件第78页

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