一、基于DSP的移动机器人的设计与实现（论文文献综述）
王凤祥[1]（2021）在《越障式履带机器人系统设计与研究》文中研究表明随着人类社会的发展进步,移动机器人技术备受各国关注,并且伴随着科学技术不断提高,机器人技术在融入包括人工智能、生物仿真技术等在内的多学科门类后,俨然成为科学研究的前沿,应用前景广泛。本文通过查阅国内外相关文献,设计了一款能够在在野外复杂环境下正常行进的越障式履带机器人系统。该机器人系统的设计初衷是能够通过搭载实验室研制的测试设备在野外环境进行动态测试等试验工作。根据履带机器人系统设计目的,制定了相关技术指标,并且以系统搭载的TMS320F28335型数字信号处理器作为控制系统基础,规划了系统硬件、软件整体设计方案。本文内容的主要安排如下:根据履带机器人系统的硬件设计方案,将履带机器人系统划分为电源及调理模块、履带底盘模块、DSP控制模块、六自由度机械臂模块、摄像头模块、升降台模块、蓝牙遥控模块等。并且分别完成各模块的机械结构设计、硬件实物搭建以及电气原理控制。针对履带机器人系统装载的两台YS11/22型24V无刷直流中置电机,进行了控制原理介绍与转动模型分析,以便更好地设计电机控制程序,实现转速的精准控制。同时针对六自由度机械臂模块进行了基于D-H模型的正、逆运动学分析,并且通过分析解算机械臂各关节的空间坐标,实现对机械臂的控制与抓取物品的实验。根据履带机器人系统的软件,完成系统主程序以及控制各模块子的程序的设计与编译,其中包括履带底盘模块电机控制子程序设计、机械臂模块六路子舵机控制程序设计、升降台模块升降控制子程序设计以及摄像头模块控制子程序设计等。完成系统硬件搭建、软件及子程序的开发与调试后,对履带机器人系统进行了全面的实验测试与性能分析,其中包括履带底盘测试、机械臂抓取测试、升降台承重测试等。并且通过测试结果表明,机器人系统满足预期设计要求。最后对论文完成过程中遇到的问题进行总结,并据此引出对问题的思考以及对解决这些问题有帮助的研究方向的探讨。
董鹏飞[2]（2020）在《智能家居移动机器人的设计与实现》文中进行了进一步梳理将移动机器人应用于家居环境是智能家居的一种发展趋势,嵌入式语音识别、图像处理及运动控制是家居移动机器人的核心技术。本研究设计了一款基于智能家居的移动机器人,能对简单词汇进行语音识别,也能基于骨架跟踪进行运动控制。硬件体系结构采用分层设计,包括运动控制层、信息分析决策层和人机交互层,分别负责运动控制策略的实现,骨架追踪并做出相应的运动控制决策及语音识别。各层间耦合性低,复用性高。语音识别功能设计上,选择TMS320C5509A作为主处理器,构建端到端的语音信号检测装置,该装置可以实现语音信号预处理、特征提取、按声韵母对音节聚类等功能,最后通过基于划分子集的高斯混合隐马尔可夫模型进行匹配识别,识别出语音信息。运动导航功能设计上,采用Kinect视觉传感器与骨架跟踪算法获取目标骨架位置数据,根据这些位置数据评估机器人的线速度、角速度,辅助机器人跟踪目标移动。在语音识别相关算法性能的MatLab仿真实验中,通过获取DSP测试实验员录入的词汇声波数据进行实验。结果表明基于波形互相关的切割方法,能有效分离声韵母,评估基音实验发现本研究提出语音识别系统对应识别范围为[130Hz,320Hz],确定基音频率在230Hz处可以达到最佳的聚类效果,基于划分子集的GMM-HMM模型对简单词汇识别率达95%以上,比原模型节省约23%时间。在骨架跟踪及其运动控制的测试中,分别选取左右手示意、多人布局作为应用场景,结果表明机器人能够进行目标信号的判断,可以根据信号强弱显示待跟踪目标的大致轮廓;实验还通过设置不同情境测试机器人的运动控制,包括狭窄的移动环境、多人移动干扰、目标丢失,结果表明机器人可以根据环境调整速度,具备良好的抗干扰能力,并且能在一定程度上找回丢失的目标。综上结果表明本研究所设计的家居移动机器人能够识别简单控制指令、准确识别和跟踪的目标,具有实用性,为智能机器人应用于家居环境提供有力保障。
杨超淞[3]（2020）在《蔬菜大棚除草除虫机器人控制系统研究》文中认为目前蔬菜大棚中多采用人工除草,但该方式存在成本高、工作强度大等缺点不适宜大规模工作环境;使用农药虽然能有效抑制杂草和害虫,但会破坏种植环境。另一方面,由于技术方面的局限性导致物理除虫方式未能得到广泛应用。因此,需要研发出一种适用于蔬菜大棚的农业装备来满足大棚田间的除草除虫工作。本文根据项目需求并结合课题组自主研发的除草除虫机器人样机,设计出一种适用于蔬菜大棚的除草除虫机器人控制系统,能够使机器人实现自主导航与定位、机械除草除虫等功能,主要研究内容包括以下几个方面:（1）设计机器人控制系统总体方案。本文以DSP2812微处理器、磁传感器、二维码识别器、轮毂电机、线性模组以及机械爪为主要硬件平台设计了除草除虫机器人的控制系统,该系统包含机器人移动平台控制系统与除草除虫控制系统两大部分。（2）在自主导航研究方面,使用模糊控制方法保证机器人在直线路径情况下的寻迹能力。本文根据磁传感器与磁条的相对位置,设计了以偏差和偏差变化率为输入、被控电机的PWM占空比差值为输出的模糊控制器。通过采集到的磁信号,主控制器可根据所设计的模糊控制器实现纠偏控制。（3）在除草除虫研究方面,采用线性模组和爪式末端执行器结构完成杂草害虫的清除工作。通过控制器产生脉冲控制线性模组各轴联动运动使安装在线性模组上的机械爪能准确到达指定坐标位置。（4）论文开展了机器人各部分功能阶段性试验并对相关试验结果进行了分析。试验结果表明:该机器人在自主导航行走时速度较为稳定,直线路径跟踪偏差小于40mm,且通过二维码信号能实现定位及原地转向功能;在有效工作范围内线性模组X、Y轴的定位精度误差在1mm之内,Z轴定位精度误差小于7mm;此外,机器人在室内试验场地能成功实现机械除草除虫方式,基本能实现预期动作,具有一定实用性。
赖太湖[4]（2020）在《多功能分拣车系统设计》文中认为为了应对多样化的移动分拣需求,完善分拣机器人的功能与适用性,结合自主移动机器人与拾取机构的优点,设计了一款多功能移动分拣车。针对性地进行移动分拣车主体硬件选型,移动分拣车的各个部件采用利于维护的模块化设计,使其具备目标跟踪、目标检测、环境监测、超声波避障、拾取、循迹和一定人机交互功能。完成了移动分拣车的软硬件测试及其与拾取机构的联合调试。将目标跟踪用做分拣车的功能拓展。论述了Camshift跟踪算法原理,通过实验发现其在复杂环境下跟踪算法准确性下降,并提出了改进跟踪方法。针对单一色度直方图无法准确描述跟踪目标在光照变化下目标信息变化的问题,提出加入目标的边缘信息,组成二维直方图的方法。同时为了抑制非目标跟踪主成分对跟踪算法的影响,对二维直方图作数值运算,在跟踪主成分相对不变的前提下有效减少非跟踪主成分的干扰。实验结果表明改进的Camshift算法能有效提升跟踪目标在光照变化下的跟踪准确度。运用目标检测与图像分割的方法设计分拣系统的目标图像处理模块,确定分拣目标在图像中的类别与位置。针对深度学习模型训练需庞大数据集,标注数据集费时费力的问题,应用迁移学习方法在YOLOv3算法上对分拣目标进行识别与定位,确定出目标在图像中的类别与位置。提出应用于分割形状不规则分拣目标的深度学习图像分割模型,先使用测试图像测试模型的性能,然后与相关文献比较以验证本文图像分割模型的有效性。为了拾取机构能准确夹取形状不规则的目标,将图像分割模型用于确定目标在源图像中的像素位置,然后计算目标分割后的图像零阶矩、一阶矩和二阶矩,最后得到目标在分割图像中的质心坐标与方向。
张鑫[5]（2020）在《机场跑道检测机器人的建模与运动控制研究》文中研究说明随着科学技术以及经济的发展,越来越多的人们考虑采用飞机作为出行工具,因此飞机的安全性问题成为了关注的焦点问题。在诸多安全问题之中,飞机起降阶段的安全问题尤为重要,对于机场跑道的检测是保障飞机起降安全措施的方法之一。目前,国内外已经出现了许多种机场跑道检测设备,现有的检测设备包括扫描雷达,自动监测车辆,各具特点。本论文针对一款机场跑道检测机器人,对其进行运动建模与运动控制研究。由于该机器人存在非线性以及参数不确定性,所以采用传统的PID控制方法控制效果不好,容易产生偏离运行轨道的问题,所以本论文针对该问题,建立了系统的数学模型,设计了自适应反演滑模运动控制器,进行了控制方法的仿真研究及实际系统的实验验证,结果显示了所建模型的正确性和控制器设计的有效性。首先,论文给出了机场跑道检测机器人（巡检1号）的总体设计方案,将机器人系统分为双DSP驱动控制子系统、ARM11运动控制及信息处理子系统以及远程监测子系统三部分,并对机器人的各个子系统进行了阐述。针对该机器人系统,采用坐标变换法建立了系统的运动学模型,然后分别采用牛顿力学方程法和拉格朗日方程法建立了系统动力学模型,在牛顿力学方程法的基础上对部分建模参数进行了参数辨识。并对两种建立动力学模型的方法做了分析,确定机器人系统采用基于拉格朗日方程法的系统动力学模型。其次,由于系统动力学模型中部分参数存在模型不确定性以及系统本身所具有的非线性特性,本论文采用Backstepping方法与自适应滑模控制方法相结合的策略,设计了一种基于自适应反演滑模控制器,采用Backstepping设计方法设计自适应滑模控制器,并最终推导得到了机器人系统基于自适应反演滑模控制方法的运动控制律以及参数自适应律。并在Matlab仿真环境下,与PID运动控制器和滑模变结构控制器进行了对比仿真验证实验,结果显示了所建动力学模型的正确性和运动控制器设计的有效性。最后,进行了机场跑道检测机器人系统的实物验证实验。结果表明,在实际运行控制中,采用本论文设计的自适应反演滑模控制器的机器人系统相较于传统PID控制的机器人,能够准确地跟踪预定轨迹,具有良好的控制性能。
张生财[6]（2019）在《小型消防机器人操控系统的研究》文中研究说明机器人作为20世纪人类最伟大的发明之一,自上世纪60年代问世以来,经历了50多年的发展,取得了很大的进步。机器人技术已经深深影响和改变着我们的生活。随着国民经济而稳步增长,各类工业也得到了迅速的发展,但是各类危险场所的火灾以及由火灾引发的事故也随之不断发生,已成为现代火灾扑救的一大难题。同时,消防人员在抢救救援时存在许多弊端。因此,研究一种实用的能代替消防救援人员遥控进入危险灾害现场进行探测和救援的消防机器人,保障消防人员的人生安全,帮助消防人员更好的制定消防策略,是非常紧迫和必须的。本次设计一种在消防系统中可以代替救援人员的机器人,介绍了研究意义和背景,以及国内外现在消防机器人的研究状况和消防机器人的分类特征和发展方向。根据设计要求,分析了机器人的爬坡分析和受力分析,选出了合适的电机。用模糊控制的方法进行对电机控制,在系统的硬件设计中,介绍了单片机的最小系统,同时设计了各个所用的模块,例如:WIFI通信设计、操作人员操作设计、显示画面设计、信号采集设计和电机驱动设计等相应的硬件。在软件设计的时候,主要是由上位机和下位机的任务和功能来设计的。由于硬件设计是固定的,但是为了使系统的稳定性好,在软件编程的时候,提出了一些关于软件抗干扰的方法。之后对消防机器人做了避障和火源检测的介绍,用了双目立体视觉的方式检测火源,最后在MATLAB中做出电机的控制仿真和机器人的避障仿真和路径优化仿真。本文设计的机器人可以用于公安、消防和任何地方,能够有效的代替救援人员,具有较高的研究意义和实用价值。
江浙[7]（2019）在《组培苗移植机器人设计与实现》文中研究说明随着生物技术的发展,利用植物组织培养技术进行农作物种苗工厂化生产已是一种发展趋势。目前,组培苗移植生产方式仍处于手工作业阶段,人工强度大、人工成本高,限制了组培苗的大规模生产,因此,研究组培苗自动化生产技术,开发组培苗移植机器人,以机械生产代替人工作业,对组培苗产业的发展具有重要的实际意义。论文在分析比较国内外组培苗移植机械化方法基础上,通过对人工移植流程的分析,提出了一种基于机器视觉的组培苗移植机器人总体方案,即利用机器视觉技术对组培苗的节点识别定位,机器人根据位置坐标抓取、切割及插植组培苗的方案;基于总体方案,论文设计了机器人机械架构,完成了机器人本体机构、夹取机构、切割机构及传输机构的设计;依据设计的机械结构,论文进行了机器人控制系统硬件设计、选型及集成。提出了基于ARM+DSP的双CPU架构的嵌入式系统控制方案,采用STM32F103RCT6微控制器作为机器人运动控制核心,TMS320DM642作为机器视觉核心,两者利用串行数据链共享信息;基于机器人控制系统硬件平台,结合组培苗移植工艺过程,论文设计了机器人控制系统软件架构,完成了机器人组培苗移植,机器人复位、零点调整及断电记忆功能的设计;机器视觉采用模版匹配方法识别视场中感兴趣区域的组培苗节点,获取节点在图像中的坐标,通过坐标转换,得到节点在机器人坐标系的坐标。论文在搭建的基于机器视觉的组培苗移植机器人平台上进行了系统测试。测试结果表明,论文设计的基于机器视觉的组培苗移植机器人方案能够完成组培苗的取苗、切割和插植作业,达到了预期目的。
谢亚洲[8]（2019）在《悬臂式掘进机智能控制系统研究》文中研究表明悬臂式掘进机作为综掘工作面的核心设备,其自动化、智能化水平是提高掘进质量和效率的关键。悬臂式掘进机的行走控制、断面自动成形截割控制、煤岩动态感知、工作状态实时监测和远程监控智能化是国内外研究的热点。目前掘进机控制系统缺少针对高效掘进的特殊设计,难以满足截割自适应控制、掘进机机身自主定位、断面自动成形、复杂算法的移植以及远程监控等方面的需求。因此,本文针对悬臂式掘进机控制问题,研究煤矿井下巷道掘进中的定位、定向及定形截割控制技术,有效提升悬臂式掘进机的智能化水平,对保证掘进效率和巷道成形质量具有重要的研究意义。针对掘进机控制系统存在数据处理能力较差、复杂算法集成实现较为困难、完成控制需要较多的模块的问题,研发一种适应悬臂式掘进机自动化、智能化、远程监控等要求的新型控制系统。论文提出了 DSP+CPLD为核心的悬臂式掘进机智能控制系统解决方案,下位机采用DSP+CPLD为核心的控制器完成工况数据采集、控制量输出、智能截割算法移植以及控制决策等功能,上位机采用机载计算机借助VS（Microsoft Visual Studio）和QT等软件实现人机交互和工况数据的存储与显示等功能,上下位机采用CAN总线实现通信。针对掘进机在截割过程中受地质构造影响,煤岩或夹矸导致掘进机负载随机变化。为了达到最佳的破岩效果,以截割电机的电流、升降油缸的压力、回转油缸的压力、截割头运动速度和转速等参数为依据,利用多传感器融合技术对煤岩状态进行动态感知,提出了一种自适应截割控制方案,实现掘进机截割头转速、截割臂摆动速度自动与工作载荷相适应,实现悬臂式掘进机高效、平稳截割。针对断面自动成形控制精度低、易出现超挖欠挖的问题,提出一种基于PID神经网络的截割控制算法,论文建立悬臂式掘进机运动学和动力学模型,设计掘进机截割断面自动成形控制策略,实现断面成形自适应截割并通过MATLAB仿真和实验测试验证。最后,以实验室的悬臂式掘进机模型为实验对象,分别对控制系统各个功能模块进行了实验验证。实验结果表明所研制的智能控制系统达到了初步设计要求,能初步满足巷道掘进中的远程控制、自适应截割、断面成形等功能的实现。
李文涛[9]（2019）在《全向AGV运动控制及路径规划研究》文中指出全向AGV是一种新兴的物流设备,能够全方位自由移动,运动无死角,具有广阔的市场前景;对全向AGV的研究,可以充分发挥其运动优势,提高物流的智能化水平,具有较高的应用价值。论文以移动机器人技术为基础,利用电机与控制、无线定位、无线通信、3D机器人仿真、MATLAB等软硬件,开展对全向AGV运动控制及路径规划的研究。首先建立了控制系统方案,采用计算机+DSP的系统架构,规定了通信方式并对电机与驱动、定位导航、电源系统、通信系统等硬件构成进行了设计;其次,针对全向AGV的高精度运动要求,对全向AGV进行了运动学建模,并对位姿变化过程进行了离散化分析,设计了基于单神经元PID算法的位姿控制器,利用V-REP对定位跟踪、直线路径跟踪、姿态角控制等进行了仿真分析。然后,针对静态路径规划存在的全局环境信息获取难度大的问题,提出了滚动窗口法与人工鱼群算法相结合的全局动态路径规划策略,设计了路径规划步骤,并在欧氏距离的基础上,引入危险路径惩罚函数对人工鱼群算法的适应度函数进行了改进;仿真结果表明,改进后路径的安全性得到了提高,全向AGV在有效规避障碍物的同时,各路径坐标点与障碍物的平均距离增加了21.98%,碰撞危险有效降低。最后,根据设计方案搭建了试验样机,设计了上位机与下位机软件;完成了全向AGV的运动控制及路径规划测试。测试结果和仿真结果一致,证明了方案的可行性和算法的有效性。本文的研究成果可以为全向AGV的开发设计及类似项目提供理论参考和设计指导,具有一定的推广价值。
李鹏飞[10]（2019）在《应用于巡检机器人的导轨式无线充电系统研究》文中研究指明随着科学技术的逐步发展,智能服务机器人被用于各种场景下来方便人们的生活、工作。在电气方面,巡检机器人的使用不仅可以节省检修时间,还可减轻电力工人的工作量,具有很高的应用价值。但是传统的有线充电机器人移动灵活性不足,且存在插拔电火花华引起的安全问题,不利于它的推广应用。本文基于新兴起的无线充电技术,依托国家重点研发计划项目“基于新型电力电子器件的高性能充电系统关键技术项目”和中国电科院项目“变电站机器人移动式无线充电技术研究”,设计了一种应用于巡检机器人的导轨式无线充电系统。本文首先对无线充电技术的背景和现状进行了回顾,对三种应用较多的无线充电技术进行了对比分析,同时对本课题的研究意义及论文内容进行了说明。接着本文对无线充电系统中涉及的整流、功率变换、逆变等电路的原理及拓扑进行说明,通过对机器人应用场景的考虑和各种电路拓扑对比,选用单相桥式不控整流+Buck降压变换+单相全桥逆变的结构形式,并对机器人WPT系统的设计需求进行了说明。同时对机器人无线充电系统进行硬件电路的设计,包括对主电路中的电路计算、器件选择和电路板焊接,同时还有采样、信号调理、驱动、保护等控制单元的PCB设计以及DSP软件的部分编程。根据机器人的应用场景,设计了导轨式的谐振磁耦合机构,发射侧采用“工”字型结构,接收侧采用“DQ”型结构,通过ANSYS电磁仿真软件搭建对应的模型,改变不同的结构参数进行仿真实现磁耦合机构的优化设计,并根据仿真结果绕制实物线圈。基于MATLAB/Simulink仿真软件建立了机器人WPT系统的模型,验证整个系统设计可行性及控制方法是否有效,并搭建对应的WPT样机进行小功率测试验证。
二、基于DSP的移动机器人的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于DSP的移动机器人的设计与实现（论文提纲范文）
（1）越障式履带机器人系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 履带机器人技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 履带机器人系统设计方案 |
| 2.1 越障式履带机器人功能要求 |
| 2.2 机器人硬件结构设计方案 |
| 2.3 机器人软件结构设计方案 |
| 2.3.1 系统软件开发环境介绍 |
| 2.3.2 软件结构框架的搭建与设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 履带机器人系统硬件结构设计 |
| 3.1 电源及调理模块设计 |
| 3.2 DSP控制模块 |
| 3.2.1 TMS320F28335 型数字信号处理器介绍 |
| 3.2.2 主控芯片 |
| 3.3 履带底盘模块设计 |
| 3.3.1 底盘主梁结构设计 |
| 3.3.2 底盘承重减震结构设计 |
| 3.3.3 底盘动力传输结构设计 |
| 3.3.4 前轮及张紧结构设计 |
| 3.4 双电机结构及驱动控制电路设计 |
| 3.4.1 无刷直流电机概念及工作原理 |
| 3.4.2 无刷直流电机转动模型 |
| 3.4.3 无刷直流电机驱动及控制电路 |
| 3.5 六自由度机械臂模块设计 |
| 3.5.1 机械臂模块机械结构设计 |
| 3.5.2 机械臂模块执行机构设计 |
| 3.5.3 机械臂模块基于D-H模型的运动学分析 |
| 3.6 摄像头模块设计 |
| 3.7 剪叉式升降台模块设计 |
| 3.7.1 升降台模块机械结构设计 |
| 3.7.2 升降台模块动力装置设计 |
| 3.7.3 升降台模块电机驱动电路设计 |
| 3.8 PS2 蓝牙遥控模块设计 |
| 3.8.1 遥控手柄工作原理 |
| 3.8.2 遥控手柄按键资源分配 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 履带机器人系统软件及模块子程序设计 |
| 4.1 机器人系统主程序设计 |
| 4.2 履带底盘模块双电机控制子程序设计 |
| 4.2.1 蓝牙遥控模块与DSP控制器通信建立 |
| 4.2.2 遥控手柄对底盘模块转向控制子程序设计 |
| 4.2.3 遥控手柄对底盘模块速度控制子程序设计 |
| 4.3 机械臂模块六路舵机控制子程序设计 |
| 4.3.1 遥控手柄对舵机控制子程序设计 |
| 4.3.2 上位机软件对舵机的控制方式 |
| 4.4 升降台模块升降子程序设计 |
| 4.5 摄像头模块控制子程序设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 履带机器人系统实验测试 |
| 5.1 履带底盘性能实验测试 |
| 5.1.1 履带底盘前进后退实验测试 |
| 5.1.2 履带底盘转向性能实验测试 |
| 5.1.3 履带底盘爬坡性能测试 |
| 5.1.4 履带底盘越障性能测试 |
| 5.2 机械臂抓取能力测试 |
| 5.3 升降台载重能力测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附件1 |
| 附件2 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的论文及科研成果 |
| 致谢 |
（2）智能家居移动机器人的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域的研究现状分析 |
| 1.2.1 ROS操作系统的研究现状 |
| 1.2.2 语音识别的研究现状 |
| 1.2.3 环境感知的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及结构 |
| 第二章 家居机器人的架构设计 |
| 2.1 家居机器人的硬件平台 |
| 2.2 机器人各层硬件设计 |
| 2.2.1 运动控制层 |
| 2.2.2 信息分析决策层 |
| 2.2.3 人机交互层 |
| 2.3 ROS节点布置 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 语音识别及其算法 |
| 3.1 嵌入式的语音硬件配置 |
| 3.1.1 TI系列的TMS320VC5509A芯片 |
| 3.1.2 TLV320系列音频编解码芯片 |
| 3.1.3 音频编码器与数字处理器之间的接口 |
| 3.2 高斯混合隐马尔可夫模型的原理 |
| 3.2.1 隐马尔可夫模型 |
| 3.2.2 GMM-HMM模型 |
| 3.3 基于划分子集的改进GMM-HMM模型 |
| 3.4 语音识别的软件模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 骨架跟踪及运动控制 |
| 4.1 骨架跟踪 |
| 4.1.1 骨架跟踪的环境搭建 |
| 4.1.2 骨架跟踪的原理及流程 |
| 4.1.3 骨架数据获取 |
| 4.2 基于骨架跟踪的运动控制 |
| 4.2.1 控制策略 |
| 4.2.2 速度传感器的误差校正和滤波 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 机器人性能仿真分析 |
| 5.1 声母-韵母的切割测试 |
| 5.2 基音周期评估测试 |
| 5.3 语音识别性能测试 |
| 5.4 骨架跟踪用户识别试验 |
| 5.5 基于骨架跟踪的运动控制试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）蔬菜大棚除草除虫机器人控制系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 1.2.1 除草机器人研究现状 |
| 1.2.2 除虫机器人研究现状 |
| 1.2.3 导航技术在农业机器人中的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 除草除虫机器人总体方案设计 |
| 2.1 机器人的作业环境 |
| 2.2 机器人整体结构 |
| 2.3 机器人总体方案分析 |
| 2.3.1 定位及导航方式的选择 |
| 2.3.2 驱动方式的选择 |
| 2.3.3 机器人整体方案设计 |
| 2.3.4 机器人控制系统方案设计 |
| 2.3.5 机器人工作原理 |
| 2.3.6 机器人主要驱动电机选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊控制算法的磁导航研究 |
| 3.1 模糊控制的简介 |
| 3.2 磁导航模糊控制器的设计 |
| 3.2.1 输入和输出变量的模糊化 |
| 3.2.2 建立模糊规则 |
| 3.2.3 模糊决策和反模糊化 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 控制系统硬件电路及软件设计 |
| 4.1 控制系统硬件电路设计 |
| 4.2 控制系统软件设计 |
| 4.2.1 移动平台控制程 |
| 4.2.2 自主导航程序 |
| 4.2.3 二维码接收程序 |
| 4.2.4 坐标接收程序 |
| 4.2.5 除草除虫工作程序 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 试验结果与分析 |
| 5.1 试验准备 |
| 5.2 导航试验 |
| 5.3 串口通讯试验 |
| 5.4 坐标定位精度试验 |
| 5.5 机械除草除虫实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 参考文献 |
（4）多功能分拣车系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分拣系统研究发展现状 |
| 1.2.2 主要研究方法 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 移动分拣车系统设计 |
| 2.1 分拣车总体软硬件系统设计 |
| 2.2 移动分拣车底盘运动系统 |
| 2.2.1 差速运动 |
| 2.2.2 运动系统硬件模块 |
| 2.2.3 循迹与位置获知 |
| 2.2.4 分拣车运动偏差控制 |
| 2.3 工控机 |
| 2.4 车体的障碍物检测模块 |
| 2.5 现场环境监测 |
| 2.5.1 现场温湿度监测 |
| 2.5.2 环境细颗粒物浓度检测 |
| 2.6 基于Kinect V2 视觉传感器平台 |
| 2.6.1 Kinect V2 传感器结构 |
| 2.6.2 Kinect V2 传感器的标定 |
| 2.6.3 Kinect V2 图像采集流程 |
| 2.7 Kinect V2 相机与机械臂末端的手眼标定 |
| 2.7.1 协作机械手的选型 |
| 2.7.2 夹爪选型与爪具设计 |
| 2.7.3 手眼标定 |
| 2.8 分拣车通信流程 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 目标跟踪算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Camshift的基本原理与实现 |
| 3.3 Camshift实验结果与分析 |
| 3.4 Camshift的改进及其实现 |
| 3.4.1 直方图的改进 |
| 3.4.2 改进后跟踪步骤 |
| 3.4.3 跟踪对比实验结果与分析 |
| 3.5 目标跟踪的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 图像中的分拣物体目标检测与分割 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 YOLO目标识别检测算法 |
| 4.2.1 YOLO检测原理 |
| 4.2.2 模型数据集获取与标定 |
| 4.2.3 YOLOv3的训练及结果 |
| 4.3 深度学习图像分割算法研究 |
| 4.3.1 网络构建方法 |
| 4.3.2 本文网络构建 |
| 4.3.3 模型训练及测试 |
| 4.3.4 测试分析 |
| 4.4 形状不规则食品图像分割 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 课题总结 |
| 5.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（5）机场跑道检测机器人的建模与运动控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 机场跑道检测系统的研究现状 |
| 1.2.2 机器人的研究现状 |
| 1.2.3 轮式全向移动机器人建模方法的研究现状 |
| 1.2.4 移动机器人控制方法的研究现状 |
| 1.3 课题的主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 机场跑道检测机器人系统 |
| 2.1 机器人系统的整体方案 |
| 2.2 双DSP驱动控制子系统的实现 |
| 2.2.1 机器人的运动底盘 |
| 2.2.2 机器人的双DSP运动控制板 |
| 2.3 ARM11运动控制及信息处理子系统的实现 |
| 2.3.1 信息采集通信模块 |
| 2.3.2 ARM11主控模块 |
| 2.4 远程监测子系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 机场跑道检测机器人的运动建模 |
| 3.1 机器人系统的参数与坐标系 |
| 3.1.1 机器人系统的主要参数 |
| 3.1.2 坐标系转换 |
| 3.1.3 矢量积与反对称矩阵 |
| 3.2 机器人系统的运动学模型 |
| 3.3 牛顿力学方程法建立机器人系统的动力学模型 |
| 3.3.1 机器人系统的受力分析 |
| 3.3.2 机器人系统的牛顿力学方程 |
| 3.3.3 对机器人部分参数的辨识 |
| 3.4 拉格朗日方程法建立系统的动力学模型 |
| 3.5 动力学模型验证实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 机场跑道检测机器人运动控制器设计研究 |
| 4.1 Backstepping设计方法 |
| 4.2 自适应反演滑模控制器 |
| 4.2.1 自适应反演设计方法 |
| 4.2.2 自适应反演设计方法设计滑模变结构控制 |
| 4.3 机场跑道检测机器人的自适应反演滑模控制器 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 控制器的设计 |
| 4.4 控制器仿真验证 |
| 4.4.1 滑模变结构控制器的设计 |
| 4.4.2 圆形轨迹运动仿真研究 |
| 4.4.3 梯形轨迹运动仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 机场跑道检测机器人实验研究 |
| 5.1 实验环境建立 |
| 5.2 机场跑道检测机器人基础运动控制器对比实验 |
| 5.3 自适应反演滑模运动控制器实物验证实验 |
| 5.3.1 圆形轨迹运动 |
| 5.3.2 8字形轨迹运动 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）小型消防机器人操控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 消防机器人的发展阶段 |
| 1.2.2 国外发展现状 |
| 1.3 消防机器人的主要分类 |
| 1.4 目前存在的问题和研究关键技术 |
| 1.4.1 存在的问题 |
| 1.4.2 研究关键技术 |
| 1.5 消防机器人的发展状况 |
| 1.6 研究内容和论文章节安排 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 消防机器人运动特性分析 |
| 2.1 机器人系统总框图 |
| 2.2 机器人运动受力分析 |
| 2.2.1 爬坡能力分析 |
| 2.2.2 越障能力分析 |
| 2.2.3 爬楼运动能力分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 BLDCM系统的建模仿真 |
| 3.1 BLDCM的原理、结构及数学模型 |
| 3.1.1 BLDCM基本结构 |
| 3.1.2 BLDCM工作原理 |
| 3.1.3 无刷电机数学模型 |
| 3.2 模糊适应控制器的设计 |
| 3.2.1 模糊适应PID控制器 |
| 3.2.2 各变量隶属函数的确定 |
| 3.2.3 建立模糊规则表 |
| 3.2.4 模糊自适应PID仿真框图 |
| 3.3 BLDCM控制系统建立 |
| 3.4 仿真结果分析以及比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 消防控制系统的研究 |
| 4.1 机器人硬件设计 |
| 4.2 硬件控制器的选用 |
| 4.2.1 硬件控制器的比较 |
| 4.2.2 DSP简介 |
| 4.3 行走控制系统各模块设计 |
| 4.3.1 控制系统模块 |
| 4.3.2 人机界面 |
| 4.3.3 WIFI通讯模块 |
| 4.3.4 电机驱动控制模块设计 |
| 4.3.5 信息反馈设计模块 |
| 4.3.6 检测电路的设计 |
| 4.4 消防水炮控制系统设计 |
| 4.4.1 水泡电机驱动电路设计 |
| 4.4.2 消防水炮极限位置检测 |
| 4.5 硬件防干扰模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 机器人火源定位和避障 |
| 5.1 双目视觉系统工作原理 |
| 5.2 火源定位方法设计 |
| 5.3 移动机器人避障 |
| 5.3.1 机器人避障仿真 |
| 5.4 机器人路径最优规划 |
| 5.4.1 环境建模 |
| 5.4.2 基于蚁群算法的路径规划步骤 |
| 5.4.3 机器人路径优化仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 软件部分 |
| 6.1 软件设计结构 |
| 6.2 上位机部分 |
| 6.3 下位机部分 |
| 6.3.1 行走控制模块 |
| 6.3.2 信息反馈模块 |
| 6.3.3 串口通信模块 |
| 6.4 避障模块软件设计 |
| 6.5 软件的抗干扰措施 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）组培苗移植机器人设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文主要章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 组培苗移植机器人需求分析及总体方案设计 |
| 2.1 组培苗的形态特点 |
| 2.2 组培苗的人工移植流程分析 |
| 2.3 需求分析及总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 组培苗移植机器人机械系统设计 |
| 3.1 组培苗移植机器人的主体结构形式 |
| 3.2 组培苗移植机器人结构设计 |
| 3.2.1 组培苗移植机器人主体机构选型 |
| 3.2.2 组培苗移植机器人夹取及切割机构设计 |
| 3.2.3 组培苗移植机器人传输机构设计 |
| 3.3 组培苗移植机器人整机装配及作业原理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 组培苗移植机器人控制系统硬件设计 |
| 4.1 机器人控制系统硬件总体方案 |
| 4.2 ARM运动控制系统硬件设计与选型 |
| 4.2.1 运动控制器 |
| 4.2.2 步进电机驱动 |
| 4.2.3 通讯接口 |
| 4.2.4 限位传感器模块 |
| 4.2.5 人机交互模块 |
| 4.3 DSP图像处理系统硬件设计与选型 |
| 4.3.1 摄像机 |
| 4.3.2 图像处理器 |
| 4.4 机器人控制系统电源模块 |
| 4.5 机器人控制系统硬件实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 组培苗移植机器人控制系统软件设计 |
| 5.1 组培苗移植机器人控制系统软件功能 |
| 5.2 ARM运动控制系统软件设计 |
| 5.2.1 步进电机控制 |
| 5.2.2 机器人参数记忆 |
| 5.2.3 机器人通讯协议 |
| 5.2.4 ARM运动控制系统软件设计 |
| 5.3 DSP图像处理系统软件设计 |
| 5.3.1 DSP图像处理系统软件功能 |
| 5.3.2 摄像机标定 |
| 5.3.3 图像前期处理 |
| 5.3.4 组培苗节点识别 |
| 5.3.5 DSP图像处理系统软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 组培苗移植机器人系统测试 |
| 6.1 组培苗移植机器人搭建 |
| 6.2 组培苗移植机器人整机功能测试 |
| 6.2.1 组培苗移植机器人图像识别功能测试 |
| 6.2.2 组培苗移植机器人移植作业功能测试 |
| 6.2.3 组培苗移植机器人辅助功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（8）悬臂式掘进机智能控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 掘进机控制系统的发展现状 |
| 1.2.2 掘进机自适应截割技术 |
| 1.2.3 掘进机断面自动成形控制系统研究现状 |
| 1.3 悬臂式掘进机器人主要研究内容和路线 |
| 1.3.1 本论文主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 悬臂式掘进机控制需求分析与控制模型建立 |
| 2.1 控制系统功能分析 |
| 2.1.1 悬臂式掘进机工作过程分析 |
| 2.1.2 悬臂式掘进机控制系统需求分析 |
| 2.2 悬臂式掘进机建模 |
| 2.2.1 截割部运动学建模 |
| 2.2.2 行走部运动学建模 |
| 2.3 截割头位置参数与液压缸伸缩量的数学关系 |
| 2.3.1 截割部垂直升降机构数学关系分析 |
| 2.3.2 截割部水平回转机构数学关系分析 |
| 2.3.3 截割头空间位置与截割机构摆角的关系 |
| 2.4 控制系统硬件方案选择 |
| 2.4.1 基于DSP的控制系统 |
| 2.4.2 基于DSP+CPLD的控制系统 |
| 2.4.3 基于DSP+FPGA的控制系统 |
| 2.5 主要功能模块 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 控制系统主要硬件设计 |
| 3.1 悬臂式掘进机控制器基本接口设计 |
| 3.1.1 数字量接口设计 |
| 3.1.2 数字量采集接口设计 |
| 3.1.3 模拟量采集接口设计 |
| 3.1.4 控制量DA输出接口设计 |
| 3.1.5 通信接口设计 |
| 3.1.6 存储模块设计 |
| 3.2 硬件抗干扰设计 |
| 3.3 硬件主要功能调试 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 截割自适应控制策略与仿真分析 |
| 4.1 煤岩动态感知自适应控制方法 |
| 4.1.1 煤岩动态感知 |
| 4.1.2 控制原理 |
| 4.2 截割头移动速度控制 |
| 4.3 PID神经网络控制算法实现 |
| 4.3.1 控制策略 |
| 4.3.2 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 悬臂式掘进机控制系统的软件设计 |
| 5.1 掘进机巷道断面自动截割成型控制 |
| 5.1.1 截割工艺流程设定 |
| 5.1.2 断面自动成形程序设计 |
| 5.2 控制系统的下位机软件设计 |
| 5.2.1 数据采集及处理模块 |
| 5.2.2 输入输出模块 |
| 5.2.3 通讯功能模块 |
| 5.3 上位机软件设计 |
| 5.3.1 掘进机通信协议定义 |
| 5.3.2 上位机软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统调试与功能验证实验 |
| 6.1 实验方案 |
| 6.2 实验平台的组成 |
| 6.3 系统功能验证 |
| 6.3.1 掘进机工作状态实时监测与控制 |
| 6.3.2 煤岩动态感知自适应截割 |
| 6.3.3 掘进机断面自动成形截割控制 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）全向AGV运动控制及路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 AGV研究现状 |
| 1.2.2 路径规划技术研究现状 |
| 1.3 主要内容与结构安排 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 全向AGV系统方案与硬件设计 |
| 2.1 系统总体方案 |
| 2.2 电机与驱动系统 |
| 2.2.1 无刷直流电机模型 |
| 2.2.2 电机驱动模块 |
| 2.3 定位导航系统 |
| 2.4 底盘控制系统 |
| 2.4.1 供电模块 |
| 2.4.2 通信模块 |
| 2.4.3 测速反馈模块 |
| 2.4.4 DSP控制模块 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 全向AGV运动控制研究 |
| 3.1 运动学建模 |
| 3.2 位姿跟踪控制 |
| 3.2.1 建立坐标系 |
| 3.2.2 单神经元PID算法 |
| 3.2.3 位姿控制器设计 |
| 3.3 运动控制仿真 |
| 3.3.1 3D模型搭建 |
| 3.3.2 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 全向AGV路径规划研究 |
| 4.1 路径规划技术分类 |
| 4.2 滚动窗口法全局路径规划 |
| 4.2.1 滚动窗口法 |
| 4.2.2 全局路径规划流程 |
| 4.3 人工鱼群算法局部路径规划 |
| 4.3.1 栅格环境建模 |
| 4.3.2 人工鱼群算法 |
| 4.3.3 鱼群行为扩展 |
| 4.3.4 算法步骤及参数分析 |
| 4.3.5 适应度函数改进 |
| 4.4 全局路径规划仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 试验样机 |
| 5.2 系统软件设计 |
| 5.2.1 下位机软件设计 |
| 5.2.2 上位机软件设计 |
| 5.3 实验测试 |
| 5.3.1 运动控制测试 |
| 5.3.2 路径规划测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）应用于巡检机器人的导轨式无线充电系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 无线电能传输技术的分类 |
| 1.3 无线充电发展现状 |
| 1.3.1 国外发展现状 |
| 1.3.2 国内发展现状 |
| 1.4 论文的研究意义 |
| 1.5 论文的研究内容 |
| 2 巡检机器人WPT系统的理论基础及设计需求 |
| 2.1 磁耦合谐振式WPT系统的拓扑结构 |
| 2.1.1 整流电路 |
| 2.1.2 直流-直流变换电路 |
| 2.1.3 高频逆变电路 |
| 2.2 谐振式磁耦合机构的理论研究 |
| 2.2.1 谐振理论 |
| 2.2.2 线圈的互感耦合模型 |
| 2.2.3 补偿网络 |
| 2.3 WPT系统的等效电路模型 |
| 2.4 磁耦合机构的磁路模型 |
| 2.5 巡检机器人WPT系统设计需求 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统的硬件与软件设计 |
| 3.1 主电路设计 |
| 3.1.1 软启动与滤波电路 |
| 3.1.2 整流电路 |
| 3.1.3 Buck电路 |
| 3.1.4 逆变电路 |
| 3.2 控制电路与辅助电源电路 |
| 3.2.1 DSP核心板及其外围电路 |
| 3.2.2 信号采样电路设计 |
| 3.2.3 保护与复位电路设计 |
| 3.2.4 供电电路及电位转换电路设计 |
| 3.2.5 IGBT驱动电路设计 |
| 3.2.6 其它电路设计 |
| 3.3 DSP软件编程 |
| 3.3.1 初始化模块 |
| 3.3.2 中断机制 |
| 3.3.3 ADC转换单元 |
| 3.3.4 增强型脉宽调制模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 磁耦合机构的优化设计与制作 |
| 4.1 磁耦合结构材料选择 |
| 4.1.1 磁芯材料选择 |
| 4.1.2 线圈材料选择 |
| 4.1.3 磁芯上线圈的绕制方式 |
| 4.2 磁传输结构参数优化研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 WPT系统的仿真与实验 |
| 5.1 WPT系统的仿真 |
| 5.1.1 磁耦合机构谐振仿真 |
| 5.1.2 WPT系统开环仿真 |
| 5.1.3 WPT系统闭环仿真 |
| 5.2 WPT系统实验验证 |
| 5.2.1 WPT系统开环实验 |
| 5.2.2 WPT系统闭环实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、基于DSP的移动机器人的设计与实现（论文参考文献）
- [1]越障式履带机器人系统设计与研究[D]. 王凤祥. 中北大学, 2021(09)
- [2]智能家居移动机器人的设计与实现[D]. 董鹏飞. 南昌大学, 2020(01)
- [3]蔬菜大棚除草除虫机器人控制系统研究[D]. 杨超淞. 南京林业大学, 2020(01)
- [4]多功能分拣车系统设计[D]. 赖太湖. 天津工业大学, 2020(02)
- [5]机场跑道检测机器人的建模与运动控制研究[D]. 张鑫. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [6]小型消防机器人操控系统的研究[D]. 张生财. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [7]组培苗移植机器人设计与实现[D]. 江浙. 重庆大学, 2019(01)
- [8]悬臂式掘进机智能控制系统研究[D]. 谢亚洲. 西安科技大学, 2019(01)
- [9]全向AGV运动控制及路径规划研究[D]. 李文涛. 西安科技大学, 2019(01)
- [10]应用于巡检机器人的导轨式无线充电系统研究[D]. 李鹏飞. 北京交通大学, 2019(01)