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基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-17页 | | ·研究背景 | 第11-12页 | | ·移动机器人的发展 | 第11-12页 | | ·移动机器人的应用 | 第12页 | | ·移动机器人导航技术 | 第12-13页 | | ·导航概念 | 第12-13页 | | ·导航关键技术 | 第13页 | | ·移动机器人导航研究意义 | 第13页 | | ·多传感器信息融合 | 第13-16页 | | ·信息融合技术 | 第13-14页 | | ·机器人技术中的信息融合 | 第14页 | | ·多传感器信息融合的主要方法 | 第14-16页 | | ·主要研究内容与论文安排 | 第16-17页 | | 第2章 导航定位原理与系统 | 第17-25页 | | ·导航定位原理 | 第17-20页 | | ·机器人模型假设 | 第17页 | | ·机器人位姿表示 | 第17-18页 | | ·机器人运动学模型 | 第18-20页 | | ·导航定位方法 | 第20-22页 | | ·定位方法分类 | 第20-21页 | | ·常用的定位方式 | 第21-22页 | | ·导航定位系统实现概述 | 第22-24页 | | ·导航定位系统 | 第22-23页 | | ·导航定位系统实现方法 | 第23-24页 | | ·本章小结 | 第24-25页 | | 第3章 导航定位传感器 | 第25-40页 | | ·传感器概述 | 第25-27页 | | ·传感器定义 | 第25页 | | ·传感器数学模型 | 第25-26页 | | ·传感器的特性指标 | 第26页 | | ·传感器坐标转换 | 第26-27页 | | ·传感器分类 | 第27-29页 | | ·常用的定位传感器 | 第29-39页 | | ·光电编码器 | 第29-31页 | | ·超声波测距传感器 | 第31-33页 | | ·红外测距传感器 | 第33-35页 | | ·电子罗盘 | 第35-36页 | | ·角速率陀螺仪 | 第36-37页 | | ·GPS接收机 | 第37-39页 | | ·本章小结 | 第39-40页 | | 第4章 多传感器信息融合 | 第40-56页 | | ·信息融合技术概述 | 第40-43页 | | ·信息融合基本概念 | 第40页 | | ·信息融合系统 | 第40-41页 | | ·数据融合常用方法和结构 | 第41-42页 | | ·多传感器信息融合的关键问题 | 第42-43页 | | ·卡尔曼滤波器 | 第43-47页 | | ·卡尔曼滤波器简介 | 第43页 | | ·卡尔曼滤波器模型 | 第43-45页 | | ·联合卡尔曼滤波器 | 第45-47页 | | ·多传感器导航定位算法 | 第47-54页 | | ·导航定位多传感器系统 | 第47-48页 | | ·多传感器信息融合方案分析 | 第48-49页 | | ·联合卡尔曼滤波算法设计 | 第49-51页 | | ·子滤波器系统模型 | 第51-54页 | | ·容错系统设计 | 第54-55页 | | ·故障检测方法 | 第54页 | | ·容错系统 | 第54-55页 | | ·本章小结 | 第55-56页 | | 第5章 实验与结果分析 | 第56-65页 | | ·移动机器人实验平台 | 第56-57页 | | ·传感器实验与性能分析 | 第57-61页 | | ·编码器 | 第57-58页 | | ·GPS接收机 | 第58-59页 | | ·电子罗盘 | 第59-60页 | | ·超声波测距传感器 | 第60-61页 | | ·红外测距传感器 | 第61页 | | ·联合卡尔曼定位实验与分析 | 第61-64页 | | ·本章小结 | 第64-65页 | | 总结与展望 | 第65-67页 | | 1 总结 | 第65页 | | 2 展望 | 第65-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 参考文献 | 第68-72页 | | 附录1 STM32核心模块电路图 | 第72-73页 | | 附录2 编码器与GPS信息融合仿真程序 | 第73-75页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |
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论文编号BS115294，这篇论文共75页
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