声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 课题研究意义
1.3 机器人姿态检测技术研究现状
1.3.1 超声波检测
1.3.2 摄像机视觉检测
1.3.3 惯性测量
1.4 多面体移动机器人及其姿态检测技术研究现状
1.5 主要研究内容
2 多面体机器人运动学模型
2.1 刚体的位姿表示
2.1.1 刚体的位置表示
2.1.2 刚体的姿态表示
2.1.3 刚体位姿及其变化的表示
2.2 多面体机器人运动学建模
2.2.1 多面体机器人的结构特点
2.2.2 多面体机器人运动学通用模型研究
2.2.3 与D-H参数法比较分析
2.3 本章小结
3 四面体机器人运动学建模
3.1 四面体机器人的结构特点
3.1.1 四面体机器人自由度分析
3.1.2 四面体机器人运动原理研究
3.2 四面体机器人运动学建模
3.2.1 基座模块球面副P2、P4、P5的位置
3.2.2 执行器模块A及球面副P1、P3的位置
3.2.3 执行器模块B、D及球面副P6的位置
3.3 本章小结
4 基于卡尔曼滤波器的多数据融合算法研究
4.1 物体姿态角的检测
4.1.1 陀螺仪姿态角检测原理
4.1.2 加速度计姿态角检测原理
4.1.3 磁力计姿态角检测原理
4.2 基于卡尔曼滤波器的多数据融合算法
4.2.1 数据融合理论概述
4.2.2 卡尔曼滤波器的设计
4.2.3 建立基于卡尔曼滤波器的数据融合模型
4.2.4 多数据融合算法的实现
4.3 基于卡尔曼滤波器的数据融合算法实验
4.3.1 多数据融合算法的静态实验与结果分析
4.3.2 多数据融合算法的动态实验与结果分析
4.4 本章小结
5 四面体机器人姿态检测系统的设计与实现
5.1 姿态检测硬件系统设计
5.1.1 机器人姿态检测方案
5.1.2 机器人姿态检测系统硬件平台设计
5.2 姿态检测软件系统设计
5.2.1 数据采集与处理程序设计
5.2.2 姿态显示系统设计
5.3 本章小结
6 系统实验
6.1 姿态检测单元调试实验
6.2 姿态检测系统实验
6.3 本章小结
7 结论
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
附录
作者简历
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