基于YHFT-DSP的履带式机器人自主行驶的研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·关键研究技术及难点 | 第17-23页 |
| ·研究难点 | 第17-18页 |
| ·研究热点及相关研究 | 第18-22页 |
| ·研究发展趋势 | 第22-23页 |
| ·课题研究内容与创新点 | 第23-25页 |
| ·课题研究内容 | 第23-24页 |
| ·课题创新点 | 第24-25页 |
| ·文章组织结构 | 第25-26页 |
| 第二章 移动机器人实验平台概述 | 第26-36页 |
| ·AS-RF 概述 | 第26-27页 |
| ·AS-RF 的模块化结构 | 第27-28页 |
| ·移动机器人的传感器 | 第28-32页 |
| ·超声传感器 | 第28-30页 |
| ·红外传感器 | 第30-31页 |
| ·电子罗盘 | 第31-32页 |
| ·CCD 摄像机 | 第32页 |
| ·移动机器人的运动控制 | 第32-34页 |
| ·运动控制流程 | 第32-33页 |
| ·PID 运动控制原理 | 第33-34页 |
| ·AS-RF 机器人的运动特性 | 第34页 |
| ·移动机器人实验平台主要特点 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 移动机器人多超声传感器避障的研究 | 第36-54页 |
| ·传感器避障概述 | 第36-37页 |
| ·模糊控制理论概述 | 第37-38页 |
| ·模糊控制的多超声传感器避障 | 第38-53页 |
| ·系统控制策略 | 第39页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第39-44页 |
| ·模糊控制规则的建立 | 第44-47页 |
| ·模糊控制实现流程 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 移动机器人道路识别与导航 | 第54-82页 |
| ·图像处理概述 | 第54-55页 |
| ·总体思路 | 第55-56页 |
| ·道路图像处理准备 | 第56-64页 |
| ·函数库安装及编译器配置 | 第56-57页 |
| ·道路图像的采集与显示 | 第57-58页 |
| ·道路图像的预处理 | 第58-64页 |
| ·走廊道路边界线检测 | 第64-75页 |
| ·边缘检测 | 第64-65页 |
| ·Hough 变换检测直线 | 第65-68页 |
| ·防偏移算法策略 | 第68-71页 |
| ·防偏移算法实现 | 第71-74页 |
| ·算法复杂度分析 | 第74-75页 |
| ·走廊道路的路标识别 | 第75-81页 |
| ·路标的设计 | 第75页 |
| ·人工路标的检测 | 第75-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 DSP 平台实现避障和路径识别 | 第82-104页 |
| ·DSP 技术概述 | 第82-84页 |
| ·移动机器人避障的 DSP 研究 | 第84-91页 |
| ·总体框架 | 第84页 |
| ·控制器硬件描述 | 第84-85页 |
| ·基于 DSP 平台的避障系统 | 第85-91页 |
| ·基于 DSP 平台的道路信息识别与检测 | 第91-103页 |
| ·总体框架 | 第91-92页 |
| ·DSP 平台硬件描述 | 第92-95页 |
| ·道路信息识别与处理的 DSP 实现 | 第95-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 结束语 | 第104-106页 |
| ·本文总结 | 第104-105页 |
| ·展望 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-112页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第112页 |
