| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 致谢 | 第12-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·自动引导车研究概述 | 第20-24页 |
| ·AGV发展背景 | 第20-21页 |
| ·AGV国际研究概述 | 第21-23页 |
| ·AGV国内研究概述 | 第23-24页 |
| ·自动引导车的结构与分类 | 第24-26页 |
| ·AGV的结构 | 第24-25页 |
| ·AGV的分类 | 第25-26页 |
| ·自动引导车的研究趋势和关键技术 | 第26-34页 |
| ·AGV研究的发展趋势 | 第27-28页 |
| ·基本运动控制问题分类 | 第28-31页 |
| ·跟踪控制的研究现状 | 第31-34页 |
| ·目前存在的问题及需要进一步研究的内容 | 第34-35页 |
| ·优化控制 | 第34页 |
| ·跟踪与镇定统一控制 | 第34页 |
| ·考虑控制输入约束的控制 | 第34-35页 |
| ·分段控制 | 第35页 |
| ·课题来源与研究内容 | 第35-38页 |
| ·课题来源、目的与意义 | 第35页 |
| ·论文的研究内容 | 第35-36页 |
| ·论文的组织结构 | 第36-38页 |
| 第二章 AGV非完整控制系统的理论与建模 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·AGV的非完整性分析 | 第38页 |
| ·非完整约束 | 第38-41页 |
| ·有关概念 | 第39-40页 |
| ·约束的分类 | 第40-41页 |
| ·非完整约束的应用 | 第41页 |
| ·非完整系统的数学基础 | 第41-45页 |
| ·数学定义 | 第42-43页 |
| ·主要定理与引理 | 第43-45页 |
| ·AGV非完整控制系统的建模 | 第45-48页 |
| ·AGV非完整系统的运动学模型 | 第45-47页 |
| ·AGV非完整系统的动力学模型 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 AGV软硬件控制体系结构设计 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·AGV整车结构及性能指标 | 第49-51页 |
| ·AGV整车构成 | 第49-50页 |
| ·总体性能指标要求 | 第50-51页 |
| ·控制系统硬件组成 | 第51-56页 |
| ·控制模块 | 第52页 |
| ·通讯模块 | 第52-53页 |
| ·定位模块 | 第53-54页 |
| ·安全模块 | 第54页 |
| ·驱动转向模块 | 第54-56页 |
| ·控制系统软件设计 | 第56-58页 |
| ·概述 | 第56-57页 |
| ·操作系统与编程语言 | 第57页 |
| ·AGV系统运行平台 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 考虑速度跳变的AGV运动初期轨迹跟踪控制技术研究 | 第59-71页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·AGV跟踪误差系统建模 | 第59-61页 |
| ·生物激励神经动力学原理分析 | 第61-64页 |
| ·H-H模型 | 第61-62页 |
| ·分流模型 | 第62页 |
| ·生物激励动态神经网络模型 | 第62-64页 |
| ·控制算法设计 | 第64-67页 |
| ·运动学控制器 | 第65页 |
| ·神经动力学系统 | 第65-66页 |
| ·快速终端滑模控制器 | 第66-67页 |
| ·仿真试验与分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 考虑节能的AGV运动中段轨迹跟踪控制技术研究 | 第71-87页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·AGV能耗分析 | 第71-74页 |
| ·电机耗能 | 第72-73页 |
| ·计算机处理器耗能 | 第73页 |
| ·传感器耗能 | 第73-74页 |
| ·基于能量优化策略的AGV轨迹跟踪控制方法 | 第74-83页 |
| ·AGV运动学跟踪模型 | 第74-76页 |
| ·电机能耗模型 | 第76-77页 |
| ·基于能量优化策略的跟踪控制算法 | 第77-78页 |
| ·遗传算法 | 第78-83页 |
| ·遗传算法原理 | 第78-80页 |
| ·改进的遗传算法 | 第80-81页 |
| ·遗传算法在AGV能量优化设计中的应用 | 第81-83页 |
| ·仿真与比较 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 考虑镇定的AGV运动后期轨迹跟踪控制技术研究 | 第87-106页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·模型预测控制 | 第87-91页 |
| ·模型预测控制的机理和特点 | 第88-90页 |
| ·MPC机理 | 第88-90页 |
| ·MPC特点 | 第90页 |
| ·模型预测控制的稳定性分析 | 第90-91页 |
| ·非线性AGV系统的预测控制方法 | 第91-97页 |
| ·问题描述 | 第91-93页 |
| ·预测控制算法设计 | 第93-97页 |
| ·MPC优化控制器设计 | 第93-94页 |
| ·MPC终端控制器设计 | 第94-96页 |
| ·状态观测器设计 | 第96页 |
| ·避障模块设计 | 第96-97页 |
| ·仿真结果 | 第97-105页 |
| ·AGV做圆周跟踪运动 | 第97-101页 |
| ·AGV做任意曲线跟踪运动 | 第101-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第七章 AGV整体运动分段控制技术研究 | 第106-123页 |
| ·引言 | 第106页 |
| ·AGV的IMSC策略 | 第106-107页 |
| ·AGV的IMSC方法 | 第107-115页 |
| ·运动学控制器 | 第108-109页 |
| ·神经动力学模块 | 第109-110页 |
| ·能量优化模块 | 第110页 |
| ·终端控制模块 | 第110-112页 |
| ·滑模控制模块 | 第112页 |
| ·卡尔曼滤波模块 | 第112-115页 |
| ·仿真与比较 | 第115-121页 |
| ·使用本章设计的IMSC方法 | 第115-117页 |
| ·使用传统滑模变结构控制方法 | 第117-120页 |
| ·比较分析 | 第120-121页 |
| ·本章小结 | 第121-123页 |
| 第八章 总结与展望 | 第123-126页 |
| ·全文总结 | 第123-124页 |
| ·论文主要创新点 | 第124页 |
| ·后期工作展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-137页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第137页 |
| 攻读博士学位期间发表、录用或完成的学术论文 | 第137页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第137页 |
