| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况 | 第11-13页 |
| ·直流无刷电机的研究状况 | 第11-12页 |
| ·两轮自平衡机器人的研究状况 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 两轮自平衡机器人电机及控制方案的选择 | 第14-25页 |
| ·机器人机械本体 | 第14页 |
| ·电机的选择 | 第14-24页 |
| ·几种电机的比较 | 第14-15页 |
| ·直流无刷电机的基本结构 | 第15-17页 |
| ·直流无刷电机的工作原理 | 第17-19页 |
| ·直流无刷电机的数学模型 | 第19-22页 |
| ·直流无刷电机的调速及控制方法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 两轮自平衡机器人系统的硬件、软件设计及调试 | 第25-51页 |
| ·微处理器TMS320LF2407简介 | 第25-26页 |
| ·传感器的选择 | 第26-31页 |
| ·加速度计 | 第26-29页 |
| ·陀螺仪 | 第29-30页 |
| ·GPS模块 | 第30-31页 |
| ·控制器的设计 | 第31-43页 |
| ·DSP最小系统模块 | 第31-35页 |
| ·系统供电电源模块 | 第35-36页 |
| ·MOSFET驱动电路 | 第36-39页 |
| ·功率变换电路 | 第39-40页 |
| ·转子位置信号检测电路 | 第40-42页 |
| ·电流检测电路 | 第42-43页 |
| ·TMS320LF2407 DSP软件开发介绍 | 第43-45页 |
| ·软件开发工具 | 第43-44页 |
| ·存储空间的分配方案 | 第44-45页 |
| ·控制系统软件设计 | 第45-48页 |
| ·系统初始化 | 第45-46页 |
| ·电机的启动程序 | 第46页 |
| ·A/D中断服务程序 | 第46-47页 |
| ·串行通信 | 第47页 |
| ·主程序 | 第47-48页 |
| ·控制系统的调试 | 第48-50页 |
| ·位置信号调试 | 第48页 |
| ·PWM调试 | 第48-49页 |
| ·软件调试 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 两轮自平衡机器人自平衡控制策略的研究 | 第51-61页 |
| ·两轮自平衡机器人的数学建模 | 第51-55页 |
| ·车轮模型 | 第51-52页 |
| ·车身模型 | 第52-55页 |
| ·两轮自平衡机器人的控制方案 | 第55-60页 |
| ·两轮自平衡机器人的自平衡控制 | 第55-57页 |
| ·两轮自平衡机器人自平衡仿真 | 第57-59页 |
| ·两轮自平衡机器人的全局路径规划 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 两轮自平衡机器人自主导航系统中的信息融合技术及仿真结果 | 第61-81页 |
| ·信息融合技术的介绍 | 第61-62页 |
| ·信息融合的意义 | 第61页 |
| ·信息融合技术的方式和方法 | 第61-62页 |
| ·Kalman滤波器在信息融合中的应用 | 第62-67页 |
| ·Kalman滤波的原理 | 第63-65页 |
| ·联合Kalman滤波器的结构 | 第65-67页 |
| ·联合Kalman滤波器的设计 | 第67-80页 |
| ·系统状态方程 | 第67-70页 |
| ·MEMS导航局部滤波器的建立 | 第70-72页 |
| ·GPS导航局部滤波器的建立 | 第72-73页 |
| ·自适应算法 | 第73-75页 |
| ·联合Kalman滤波器主滤波器的滤波过程 | 第75-76页 |
| ·联合Kalman滤波器信息分配系数的确定 | 第76页 |
| ·仿真及分析 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |