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1绪论
1.1引言
1.2移动机器人发展现状
1.2.1国外移动机器人的发展
1.2.2国内移动机器人的发展
1.3移动机器人的关键技术
1.3.1机器人机构
1.3.2移动机器人的体系结构
1.3.3移动机器人的路径规划与避障
1.3.4移动机器人的导航与定位技术
1.3.5基于多传感器信息融合
1.4课题来源、研究背景及意义
1.5本文所作的研究工作
2无信标边界生成和边界识别
2.1引言
2.2无信标边界生成和边界识别方案概述
2.3光电编码器——磁航向传感器组合定位系统
2.3.1光电编码器定位原理
2.3.2磁航向传感器工作原理简介
2.3.3光电编码器——磁航向传感器组合定位系统的性能和精度分析
2.4边界建立
2.4.1全局路径规划策略介绍
2.4.2边界信息的建立
2.5边界识别
2.5.1基本区域内的边界识别
2.5.2区域覆盖过程中累积误差的修正
3基于RBF神经网络的航向角精确测量
3.1引言
3.2基于地磁的航向角测量
3.3磁航向传感器测量误差分析
3.4RBF神经网络原理和算法实现
3.4.1RBF神经网络实现航向角精确测量的可行性
3.4.2 RBF神经网络
3.4.3 OLE算法
3.5构建RBF神经网络实现航向角的精确测量
3.5.1RBF神经网络的构建
3.5.2训练样本的生成
3.5.3RBF神经网络训练和使用
3.5.4RBF神经网络方法测量航向角的精度分析
4边界生成、识别系统的硬件实现和软件编程
4.1引言
4.2 MORO-Ⅱ机械本体设计
4.3传感器的安装
4.4硬件电路设计
4.4.1硬件电路总体结构
4.4.2磁航向传感器信号处理电路
4.4.3光电编码器计数电路
4.4.4 ATmega128及外围电路设计
4.5程序设计
4.5.1主程序设计
4.5.2边界生成模块
4.5.3边界信息处理模块
4.5.4边界识别模块
4.5.5定位误差修正中断服务程序
5结论
致谢
参考文献
附录A RBF神经网络训练样本
