一、3△t定位原理和定位误差研究（论文文献综述）
范一惟[1]（2021）在《基于超宽带室内定位的时间同步算法研究》文中提出随着科技的进步和时代的发展,人们对定位的要求越来越高,全球定位系统已经满足了人们在室外活动的需要,但是在室内环境下不能很好的使用。随着人们对室内定位的使用要求越来越多,在商场,机场,工厂等场所对精确定位和引导的要求也越来越高,使得室内定位技术正成为研究的热点。超宽带定位具有定位精度高,并能很好地应对多径衰落场景、功耗低、信号保密性好等优势,为高精度室内定位提供了很好的基础。本文主要分为以下三个部分:（1）第一部分对超宽带室内定位技术的基本原理进行了阐述,并详细的说明了三种室内定位的方法以及实现方式,以及各个方法实现的难易度以及定位误差产生的原因。（2）第二部分是对定位算法的研究。基站在测量与标签之间的距离后,还需要对标签坐标进行求解。本文分析了几种室内定位算法,并讲述了它们的优缺点。Chan算法的准确性会受到测试环境中物体遮挡的影响。Taylor级数展开法则会受初始位置估算的影响,如果标签的初始位置的估算不正确,将极大地影响定位精度,也会影响算法的计算效率。针对Taylor级数展开法的问题,本文融合了Chan算法和Taylor级数展开法,并通过设置加权系数来处理求解过程。改进的算法结合了两种经典算法的优点,通过计算每次的平均误差来修正权重。通过软件仿真分析,得出该算法具有较高的定位精度,可以在超宽带室内定位中提供更加准确的解算结果并且具有较好的抗噪能力。（3）第三部分是时间同步的研究。在标准TDOA算法中,基站之间的时间同步是通过有线的方法来实现,整个系统的部署不方便,且易受周围环境的影响。为解决这一问题,本文提出了一种改进的TDOA定位来降低无线时间同步的难度。同时,基站之间的时间同步精度问题,会对定位精度造成很大的影响。针对晶体振荡器自身的缺陷以及基站之间信号传输产生的随机时延问题,引起的时钟偏差和频率漂移问题,提出了一种改进的TPSN时间同步算法。通过软件仿真分析,降低了传输时延的影响,提高了基站间时间同步的精度,减小基站间的时钟偏差。
王玉莹[2]（2021）在《基于麦克风阵列的声源定位新方法研究》文中提出目标定位作为一种对待测目标的监控方式,在军事、工业和民用领域均有广泛的应用。声源定位技术是被动式目标定位技术的一大分支,近年来得到了广泛的研究。随着数字信号处理技术和阵列信号处理技术的不断发展,基于麦克风阵列的声源定位系统在民用领域,尤其是室内场景下的音视频会议、安防监控、智能机器人定位等都表现出了十足的应用潜力。然而在声源定位问题中,主要存在现有方法计算量大和声音传播速度易受环境影响这两个问题,从而影响了声源定位的实时性和定位精度。现有的声源定位方法在求解时,多使用数值求解的计算方法,这种求解方法一般计算量较大,不利于定位的实时性,同时存在人工干预的问题。针对声音传播速度易受环境温度影响的问题,现有的研究工作中多采用附加额外的温度传感器、附加额外的声速标定环节或先通过阵列解算温度信息再定位的方式。这些方法取得了一定的效果,但增加了系统的复杂性,不利于实时定位。因此,本文针对现有的声源定位方法计算量大和定位精度易受环境温度影响的问题,开展了基于麦克风阵列的声源定位新方法的研究。本文的主要工作和创新点如下:1.提出了 一种基于到达时间差（TDOA,Time Difference of Arrival）的麦克风阵列声源定位新方法。该方法使用五元麦克风阵列建立声源定位模型,提出解析解形式的问题求解思路,避免数值求解可能存在的人工干预问题。通过将环境声速视为变量,避免了环境温度变化对声源定位精度的影响。2.针对所提出的新方法存在的通用解析解表达困难的问题,对常见的麦克风阵列拓扑结构展开研究,参考三维十字架结构以简化问题求解过程。从三维十字架结构中概括出三种基本构型,对三种构型下的问题求解展开详细讨论并对每种构型的解析解展开推导。综合考虑信号传播的有效性和阵列安装的复杂度,优选出两种构型并给出了两种构型下的空间旋转变换规则以适用于不同阵列角度的求解。3.基于室内声源定位场景,搭建了一套麦克风声源定位系统。通过合理的麦克风选型、阵列拓扑结构设计和数据采集单元设计完成系统硬件搭建。通过声源信号预处理模块设计、时延估计模块设计和位置解算模块设计完成系统软件部分搭建。通过实际系统性能标定测试验证了所搭建系统的有效性。4.结合实际应用场景及声学传感器特性,选择优选构型展开仿真研究并根据仿真得到的定位适用范围和定位性能变化趋势开展实际定位实验,验证所提出新方法的有效性。实验结果表明,所提出的定位新方法是有效的,实际定位结果与仿真结果表现出了较好的一致性。两种优选构型相比,构型二的定位性能更佳,基本表现出了较文献中相同定位场景下更优或与之相当的定位精度。通过控制环境温度变化,基于优选出的构型二进一步开展了实际定位实验,以测试所提出的新方法对环境温度变化的鲁棒性。实验结果表明,与使用默认声速的声源定位方法相比,所提出的新方法可以克服环境温度变化的影响,提高声源定位精度。与使用温度补偿的声源定位方法相比,所提出的新方法可以达到与之相当的声源定位精度,且具备不需要额外温度传感器的优势。
柏琳[3]（2021）在《融合视觉信息的可见光室内定位算法研究》文中研究指明随着移动智能终端的普及以及无线通信的发展,导航与位置服务越来越发挥着重要的作用。定位技术是实现导航与位置服务的关键。可见光定位（Visible Light Positioning,VLP）技术是一种基于发光二极管（Light-emitting diode,LED）的新兴室内定位技术,其依托于可见光通信（Visible Light Communications,VLC）技术,能够解决现有室内定位技术所面临的成本与精度之间均衡的瓶颈问题。然而,由于定位原理的局限,现有可见光定位算法还存在收发机朝向受约束、定位覆盖率不足、定位可靠性受限等挑战。因此,研究高精度、广覆盖、高可靠的可见光室内定位算法具有十分重要的意义。论文选题来源于国家自然科学基金面上项目“可见光通信的空间调光理论与技术研究”（项目编号:61871047）和国家自然科学基金青年基金“联合光源与视觉信息的高精度可见光定位理论与技术研究”（项目编号:61901047）。论文围绕可见光定位中面临的问题,在可见光信号强度等光源信息的基础上,通过融合LED信标空间位置等视觉信息,创新性的提出了一种融合视觉信息的可见光定位算法,逐步提高定位算法的精度、覆盖率和可靠性。论文的主要研究工作与创新如下:（1）针对可见光定位算法中收发机朝向受约束进而影响定位精度的问题,基于单视图几何理论,融合视觉信息,先后提出一种不限制接收机朝向和同时不限制收发机朝向的可见光定位算法,最终实现任意收发机朝向下的高精度定位。首先,针对可见光定位算法限制接收机朝向的问题,提出一种图像传感器辅助的接收信号强度比（Camera-Assisted Received Signal Strength Ratio algorithm,CA-RSSR）算法。CA-RSSR算法提出利用图像传感器捕捉的视觉信息求解可见光入射角,与光电探测器（Photodiode,PD）测量的接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）结合,实现无接收机朝向约束下的高精度定位。通过仿真与实验证明了 CA-RSSR算法不受接收机朝向的限制,相比于传统可见光定位算法只有40%的样本能达到60 cm以内的定位精度,CA-RSSR算法80%的样本能够达到9 cm以内的定位误差,在定位精度方面取得了明显的优势。然后,针对传统可见光定位算法及CA-RSSR算法限制发送机朝向的问题,在CA-RSSR算法的基础上,进一步提出一种基于RSS 的三点透视（RSS-assisted Perspective-three-Point,R-P3P）算法。R-P3P算法利用图像传感器捕捉的视觉信息求解LED到接收机的距离的多组解,然后利用PD测量的RSS估计正确的LED到接收机距离。在不限制接收机朝向的前提下,进一步避免了传统可见光定位算法中限制发送机朝向的问题,同时也避免了传统P3P算法需要额外的信标才能定位的问题。通过仿真和实验证明了 R-P3P算法不受LED朝向和接收机朝向的限制。相比于传统可见光定位算法,R-P3P算法在接收机视场角小于60°时可以实现20%以上的覆盖率增益;当LED倾斜角为30°时,相比于CA-RSSR算法在3D定位时只有40%的样本可以实现30 cm以内的定位精度,R-P3P算法的80%的样本可以实现4 cm以内的定位精度。（2）针对可见光定位覆盖率不足的问题,基于单视图几何理论、平面几何理论和线性最小二乘算法,融合视觉信息,提出一种覆盖率提升的可见光定位算法,并在此基础上提出一种补偿算法进一步提高定位精度,实现高精度、广覆盖定位。首先,针对可见光定位覆盖率不足的问题,提出一种余弦定理辅助的接收信号强度比（Cosine Theorem assisted-RSSR,CT-RSSR）算法。CT-RSSR算法深度利用视觉信息,基于单视图几何理论和平面几何理论,计算收发机间距,减少定位所需的LED数目,提高覆盖率,并利用线性最小二乘算法降低计算复杂度。通过仿真证明了相比于传统可见光定位算法、传统n点透视（Perspective-n-Point,PnP）算法和 CA-RSSR 算法,CT-RSSR 算法能够分别取得50%、18%和42%以上的覆盖率性能增益,相比于R-P3P算法更具有普适性。通过实验证明了 CT-RSSR算法能够在高覆盖率的前提下实现厘米级定位精度。然后,针对接收端PD和图像传感器间距的影响CA-RSSR和CT-RSSR算法定位精度的问题,提出一种补偿接收机几何位置差异的增强型CT-RSSR算法（eCT-RSSR算法）,基于单视图几何理论,利用最小二乘算法迭代优化接收机位置,降低PD和图像传感器间距所引入的定位误差。通过仿真证明了 eCT-RSSR算法能够有效降低PD和图像传感器间距引入的定位误差,当这一间距为20 cm时,相比于CA-RSSR算法和CT-RSSR算法只有不足60%的样本定位精度在20 cm以内,eCT-RSSR算法80%的样本仍可以实现15 cm以内的定位精度。（3）针对可见光定位可靠性受限的问题,基于单视图几何理论、平面几何理论和立体几何理论,融合视觉信息,提出一种可靠性提升的可见光定位算法,并在此基础上提出一种补偿算法进一步提高定位算法的可靠性,实现高精度、广覆盖、高可靠定位。首先,针对可见光定位可靠性受限的问题,提出一种基于VLC的四线透视（VLC-assisted Perspective-four-Line,V-P4L）算法。V-P4L算法利用图像传感器同时捕捉时间维度上的光源信息与空间维度的视觉信息,基于几何理论,利用视觉信息估计接收机的位置和姿态,解决了依赖于信道模型求解收发机间距的问题;由于V-P4L算法利用透视投影定理获得完整的照明器投影,因此V-P4L算法具有抗遮挡能力;同时V-P4L算法利用VLC解决了视觉定位中依赖于信标与投影对应关系的问题。通过仿真和实验验证了 V-P4L算法的高可靠性,相比于依赖于信道模型的CT-RSSR算法和依赖于信标与投影对应关系的P4L算法,V-P4L算法能够获得几十厘米的精度增益。然后,针对V-P4L算法限制发送机朝向的问题,提出一种补偿发送机高度差异的增强型V-P4L算法（eV-P4L算法）,基于所提的分段优化策略,实现不同LED朝向下的可靠定位。通过仿真和实验结果表明,在发送机倾斜的场景中,相比于V-P4L算法随着发送机倾斜角度增大定位误差逐渐增高到几十厘米以上,eV-P4L算法的定位精度始终在20 cm以内。
宋鑫[4]（2021）在《基于卷积神经网络的模拟车间的零件识别研究》文中指出在现代化的装配车间中,研究桥式起重机对车间零件的视觉识别在无人化运行的过程中具有重要意义。由于现代制造业人工成本不断提升,尤其在重工业领域,劳动工人的工作强度大,时常处在危险环境中作业,工作的车间环境往往比较恶劣。本文模拟了无人化装配车间的平台环境,搭建了桥式起重机三维模型,在桥式起重机框架内完成对车间齿轮和轴承零件的识别研究,选用了含有cmos图像传感器的双目相机在人工光源的辅助下完成模拟车间环境中的齿轮和轴承零件图像的采集工作,完成了双目相机的标定实验,获得待测物体的具体位置和坐标。利用机器视觉来代替人工识别车间工件,对获得的图像进行图像增强处理等预处理操作,在卷积神经网络结构YOLOv3的神经网络结构上进行改进,构建了特征增强后的X-YOLOv3网络结构,从而提高了采集数据集的识别准确率,获得较为理想的识别效果。本文的研究方法具体如下:首先,搭建了无人化车间的模拟环境及桥式起重机环境下识别零件的实验平台,完成车间轴承和齿轮零件识别的准备工作及桥式起重机结构的设计方案,为实现桥式起重机无人化运行的目标。针对桥式起重机大车和小车的运行情况,提出对桥式起重机的定位和控制方案,将桥式起重机为主体的模拟车间平台和双目相机的识别相结合。综合考虑影响数据集采集的各种因素,选择CAM-AR0135-3T16高帧率可变基线USB3.0双目相机和显微镜LED环形光源在完成标定实验后,采集车间齿轮和轴承零件的数据集照片。获取车间零件的数据集照片后,对数据集进行图像增强,解决数据集不足的问题,为后续应用卷积神经网络进行识别做好准备工作。然后对车间工件的数据集进行图像标注的工作,采用Labeling工具生成训练模型需要的xml格式的Annotations文件,应用归一化处理的方式来减少在模型训练过程中的进行数据运算的时间,从而提高训练模型的速度。采用Python编程软件作为图像识别的应用程序编写的语言,基于目标检测网络YOLOv3的卷积神经网络结构进行改进,构建了特征增强后的X-YOLOv3网络结构,实现了较小的数据集也能取得较好的车间工件的识别效果。特征增强后车间工件识别的准确率和损失值都有了明显的改善,取得了较为理想的识别效果。本文采用卷积神经网络结构框架进行视觉识别,根据零件的位置、尺寸、结构等特征,构造卷积神经网络识别模型,预处理采集到的图片信息,提取图像的目标区域,对车间工件进行实时检测识别,软件的运行结果证明了卷积神经网络模型X-YOLOv3检测识别的准确性相较改进前有明显的改善。
李德强[5]（2021）在《基于超声导波的复杂板结构损伤识别研究》文中提出板结构作为船舶与海洋大型工程装备中最基础、最重要的组成部分,其中包括一些复杂的结构形式,比如双曲板、加筋板等,这些复杂板结构一般是由平板通过焊接、铆接和弯板等工艺加工成型,因此其连接部位易产生损伤,威胁到工程装备的安全平稳运行,因此针对复杂板结构进行结构健康监测具有重要意义。本文采用基于超声导波的无损检测技术对复杂板结构进行损伤识别研究。首先对平板中存在的Lamb波和SH波两种导波模式的基本传播理论进行了推导,利用数值方法求解了各自的频散方程;然后针对两种导波模式的频散特征,选择了层析成像算法和离散椭圆算法进行研究,并针对不规则板结构,通过定义三维权重R’改进了RAPID算法,使其能够实现对不规则板结构的损伤定位成像。其次,结合有限元方法,对超声Lamb波在不同波导中的传播进行了数值模拟,通过在平板和曲板中传播形式的对比分析,验证了曲板中周向兰姆波模式与平板中Lamb波的相似性,并应用改进的RAPID算法对双曲板结构进行损伤定位成像;同时,利用施加不同方向位移载荷的方式成功在平板结构中激励出了超声SH波,得到了SH波的基频模态。最后,针对双曲铝板和加筋板分别设计了损伤识别实验:利用基于Lamb波的超声损伤检测技术对焊接双曲铝板的结构缺陷进行了损伤识别研究,采用PZT型压电换能器组成传感器网络,对单个损伤进行了三维定位成像,并且提出应用融合的损伤概率指数I’来表征损伤程度;利用超声SH波对加筋铝板连接处的损伤进行损伤识别,采用一种新型的厚度剪切式（d15）压电换能器组成传感器网络,利用离散椭圆算法对连接处存在的单损伤、多损伤以及损伤程度进行研究,验证了基于超声SH波的无损检测技术识别加筋板焊接结构处损伤的有效性。
张非凡[6]（2021）在《高密度光纤定位观测规划及相关技术研究》文中提出在天文学研究中,大规模的光谱巡天变得愈加重要。已有的一系列大规模光谱巡天计划,深刻地改变了我们对宇宙和星系形成与演化的理解。目前,解决许多重要的天体物理学和宇宙学问题的关键在于大规模的光谱巡天已成为了共识。这些巡天计划的提出和开展离不开现代科技的进步,如望远镜技术、光纤定位技术和多目标光谱仪技术的发展,尤其是光纤定位技术的发展,使得在较短的时间内能同时观测数千个天体目标。由于LAMOST所提出的双回转光纤定位技术具有结构可靠性强、定位时间短、光纤端部可直接对准星象、观测无盲区等优点,被大多数新一代的光谱巡天设备所采用,如PFS、DESI、MOONS（多目标光学和近红外光谱仪）等。发挥这些优点的关键在于系统的高定位精度和高观测效率。为了提高单元的观测效率和定位精度,本文主要开展了如下研究工作:（1）设计了一种新的光纤单元目标分配算法,并用遗传算法和差分进化算法对该算法的结果进行优化,与已有算法对比,获得了更好的结果。光纤定位单元在焦面上呈六边形分布,为了焦面板上无观测盲区,光纤定位单元的观测区域会有一定的重叠,加上观测目标在天空中的不均匀分布,导致每个单元可分配的目标数目不相等。新算法在最初的几轮观测中实现了对更多目标的观测,从而提高了观测效率。（2）提出了一种基于安全区的免碰撞算法,根据仿真,该算法可以同时解决等臂与不等臂单元的路径规划问题。由于相邻光纤定位单元的观测区域有一定程度的重叠,相邻单元在重叠区域存在碰撞的可能。一旦发生碰撞会对单元造成损伤并影响观测效率。本文分析了单元碰撞的类型并研究了对应的碰撞概率,对相邻单元间距的选择具有指导意义。（3）建立并优化了球焦面板上对心孔阵列分布的计算机辅助加工数学模型。焦面板是一个球面,理论上无法获得完全均匀分布的孔群。为了单元的准确定位及保障系统的成像质量,本文研究了焦面板上光纤单元中心孔的孔位分布,综合比较多种方法得出了最小的孔位误差。（4）建立了双回转单元的数学模型,利用差分进化算法对单元的尺寸参数进行了标定,减少了单元的运行误差。为了单元的准确定位,结合单元的具体结构建立的数学模型,减少单元闭环运行所需要的步数,进而缩短了定位时间,为提高观测效率奠定了基础。
宋明智[7]（2020）在《矿井WLAN位置指纹定位中的关键问题研究》文中指出井下人员定位是煤矿安全管理的重要应用领域之一,无线局域网（Wireless Local Area Network,WLAN）位置指纹定位以其成本低、精度可控、非测距等特点已逐渐成为适用于井下人员定位应用的解决方案。目前,矿井WLAN位置指纹定位的应用仍存在四个关键问题有待解决:指纹样本采集过程的噪声干扰问题,位置指纹库的构建和维护极为繁琐的问题,井下接入点（Access Point,AP）稀疏分布时的位置指纹定位问题以及在线位置指纹匹配的精度和效率不高的问题。本课题针对上述关键问题逐一开展研究工作。针对指纹样本的噪声干扰问题,提出了用于消减噪声样本的τ采样间隔自相关滤波算法,提升了各参考点处指纹样本的有效性。τ采样间隔自相关滤波算法利用原始接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）的波动性并以样本均值为样本间波动差值的参照,将噪声样本的差异特性放大,从而精确找出并滤除噪声样本。实验结果表明,使用τ采样间隔自相关滤波后的样本进行定位比采用原始样本和基于链路质量指示（Link Quality Indication,LQI）滤波后的样本的定位精度分别提升了1m和0.5m。针对位置指纹库的构建和维护较为繁琐的问题,提出了基于量子粒子群优化结合用户位置轨迹反馈（Quantum behaved Particle Swarm Optimization-User Location Trajectory Feedback,QPSO-ULTF）算法的位置指纹库自适应构建方法和更新方法。位置指纹库的构建过程以位置轨迹点候选参考点的校正样本为标度,采用QPSO算法对用户位置轨迹反馈的RSS数据进行自适应调整。而位置指纹库的更新过程以滤除位置轨迹点的RSS数据为标度,采用QPSO算法对相应参考点的校正样本进行更新,之后再通过指纹样本的二次构建完成位置指纹库的更新。实验结果表明,QPSO-ULTF算法有效改善了传统位置指纹库的人工采集过程并提升了井下人员定位系统的鲁棒性。对于井下AP稀疏分布时的位置指纹定位问题,提出了基于多重关联虚拟接入点（Multi-Association Virtual Access Point,MA-VAP）的位置指纹定位方法。MA-VAP方法通过对虚拟接入点（Virtual Access Point,VAP）和多个AP信号离线采样数据之间的最小二乘线性拟合构建出VAP的多重关联函数,并由多重关联函数生成VAP的RSS值,以弥补因AP稀疏分布导致的RSS序列部分信息元的缺失。实验结果表明,MA-VAP方法有效解决了井下AP稀疏分布时的位置指纹定位问题,比采用VAP方法时的定位精度提升了22.22%。为了改善在线定位阶段位置指纹匹配过程的精度和效率,提出了基于区域划分和自适应核主成分分析（Adaptive Kernel Principal Component Analysis,AKPCA）算法的位置指纹定位方法。所提出的基于类关系的K均值聚类（Class Relationship K-Means,CRK-Means）算法有效解决了子区域划分中的奇点问题,而采用随机森林（Random Forest,RF）算法与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）相结合的GA-RF算法提升了子区域粗定位精度。子区域内精确定位所采用的AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）算法相结合,使本征维数的计算具有一定的子区域自适应性,有效改善了KPCA算法中使用最大似然估计法求解的本征维数对于位置指纹库过于单一的问题。实验结果表明,AKPCA算法在置信概率为90%时的定位精度达到了2.5m,同时AKPCA算法也有效减少了定位过程中的资源消耗。该论文有图76幅,表15个,参考文献154篇。
刘畅[8]（2020）在《原油环境下管道定位机械手位置控制及误差补偿的研究》文中进行了进一步梳理原油换热器管道多达八百多根,管道定位机械手安装在换热器壳体内部,负责在换热器正常工作的同时对全部管道进行逐一的定位及清洗。由于换热器内部充满高温高压高黏度的原油,如果定位不准确,机械手末端的清洗头伸出后将会与管盘发生碰撞,造成十分严重的后果。因此按照何种方式清洗及精确的定位是亟待解决的问题。针对这一目标,本文将针对换热器的管道排布方案,确定遍历管道的清洗顺序;在此基础上设计控制器、位置反馈系统,然后确定控制系统的总体方案;设计试验台以便进行定位机械手的控制系统的调试;最后对整个定位系统的误差来源进行分析并对误差进行补偿,使定位机械手的定位更加精确。论文的主要内容如下:首先,设计了管道定位机械手清洗换热器管道的方案。根据清洗全部管道的要求,采用了改进的遗传算法对全部八百多根管道进行管道清洗顺序方案的设计,通过仿真实验确定了改进的遗传算法的有效性,并得到了最优的管道清洗顺序;在此之后采用S型曲线推导相邻管道之间的轨迹规划,并对轨迹规划进行了优化;对管道定位机械手进行运动学建模,并利用Robotics Toolbox模块验证了正逆运动学公式推导正确。换热器管道清洗方案的确定为定位控制系统的设计奠定了基础。其次,设计了管道定位机械手的位置控制系统。对控制器进行了分析及建模,并采用Simulink对三种典型的PID控制算法进行仿真,得到了最优控制方法;为了精确定位,采用三路拉线传感器构建了位置反馈系统,利用几何的方法推导出了管道定位机械手末端的位置坐标;最终采用PC+PLC的方式构建了位置控制系统的总体方案。最后,设计了试验台并完成了系统误差的分析及补偿。为了方便进行定位控制系统的调试,设计了用于控制系统调试的试验台方案。在明确试验台的功能和结构要求后,设计了定位机械手的机械结构、驱动系统、材料选型等内容,并基于ANSYS软件对定位机械手的关键零部件进行仿真分析,验证了定位机械手的可行性。为了保证机械手的精确定位,分析了系统各方面的误差来源,采用微分法推导了定位机械手末端的位姿误差,将末端定位误差分配到两个旋转关节进行误差补偿,消除系统定位误差。
刘少达[9]（2020）在《基于UWB和AHMRRT的具有认知能力的机器人定位与路径规划研究》文中认为近些年来,随着人工智能技术的快速发展以及整个社会对于服务机器人使用需求的日益增加,对于室内服务机器人的自主导航功能提出了新的要求,其中定位与路径规划是室内服务机器人导航研究的难点。本文旨在研究可在室内环境中稳定运行的服务机器人定位和路径规划算法。本文首先提出一种基于超宽带（Ultra Wide Band,UWB）的多传感器信息融合移动机器人定位算法,为后续的环境认知和路径规划任务提供准确的位姿估计;然后针对传统单向快速搜索随机树（Rapidly Exploring Random Tree,RRT）路径规划算法规划效率低,易陷入局部极小点的问题,提出基于AHMRRT（Adaptive Heuristic Multiple Rapidly Exploring Random Tree）自适应启发式多快速搜索随机树算法;最后针对AHMRRT传统路径规划算法对环境不具有认知能力且规划出的路径一般不是最优且不具备渐进寻优能力的问题,提出具有渐进认知机制的迭代路径规划算法,提高了服务机器人在导航过程中的智能性。论文取得的主要研究成果如下:1:基于UWB的多传感器信息融合定位算法针对基于单一UWB的定位算法定位精度低、数据离散性大且无法为机器人提供可靠的偏航角信息的问题,本文提出基于扩展卡尔曼滤波的超宽带、编码器、陀螺仪多传感器信息融合定位算法。首先基于UWB模块搭建室内定位系统,对UWB模块进行离线线性拟合以消除系统误差提高测距精度;其次基于双向飞行时间算法和三边定位算法解算机器人观测位置,基于编码器和陀螺仪信息获得机器人积分预测位置;然后基于扩展卡尔曼滤波算法融合超宽带,编码器,陀螺仪传感器数据估计机器人位姿;最后设计物理实验对算法进行验证,实验结果证明本文提出算法有效提高了单一UWB传感器的定位精度并且可为机器人提供长期可靠的偏航角信息。2:基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法针对传统单向RRT算法规划效率低且易陷入局部极小点的问题,本文提出了基于RRT的改进算法AHMRRT路径规划算法。通过引入自适应启发式目标偏置因子,AHMRRT算法可以根据环境中障碍物情况自适应改变新节点的生成策略;同时在BRRT（Bidirectional Rapidly Exploring Random Tree）的基础上提出了多随机树构建策略使AHMRRT算法可以同时生成四棵随机树进行快速搜索。算法设计的目的是减小冗余搜索,提高路径规划效率,并可有效逃离局部极小点。最后,设计了传统单向RRT,BRRT与改进算法AHMRRT在不同环境下的对比实验,仿真实验结果证明改进算法有效提高了搜索效率,更易克服路径规划过程中易出现的局部极小点问题。3:具有渐进认知机制的迭代路径规划算法AHMRRT路径规划算法虽然可以快速完成路径规划任务,但是该算法是基于随机采样对路径进行盲目搜索,对环境不具有认知能力且规划出的路径不具备渐进寻优能力。因此本章提出了具有渐进认知机制的迭代路径规划算法SOM＿IA*（Self-Organizing Map＿Iterative A*）。我们算法的创新方面是使用自组织特征映射图（Self-Organizing Map,SOM）有效构建和更新环境地图以赋予机器人基本的环境认知能力以及迭代A*算法地使用（这是一个充分利用本地信息的完整路径规划算法）。在实验环节设置了四组定点导航实验,仿真实验结果证明了SOM＿IA*算法可使机器人在导航任务执行过程中渐进地学习环境信息,随着导航次数的增加,规划路径将逐渐趋于最优。
何衍[10]（2020）在《电机驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法研究》文中指出近年来随着“电机时代”的到来,大到航天航空和国防安全,小到日常生产生活,都越来越离不开电机驱动系统,其重要性不言而喻,随之而来的电机驱动系统的安全性问题也愈发成为人们关注的焦点。由于电机驱动器中主电路功率器件的脆弱性及其复杂性,逆变器成为电机驱动系统中故障频发的高危部件,其可靠性直接影响着整个系统的安全性与稳定性。逆变器的工作原理与工作方式决定了其主电路功率管需要进行频繁的切换,这大大增加了逆变器发生开路故障的概率,所以对逆变器主电路功率管的开路故障问题进行深入研究是非常有必要的。本文将对电机驱动系统逆变器功率管开路故障诊断方法进行深入研究与分析。（1）针对现有的专家系统检测法庞大的系统知识库难以完善的缺点,电压检测法需要增加额外的硬件检测电路的不足,本文提出将以电机驱动系统三相电流信号作为主要变量进行逆变器开路故障诊断方法的研究。建立永磁同步电机simulink仿真模型,对逆变器不同功率管的开路故障前后电流的变化特征进行分析,将逆变器开路故障分为五类27种。（2）为了克服误差电流归一化法存在的逆变器开路故障诊断种类有限的缺点,降低电机驱动系统动态运行对开路故障检测方法鲁棒性的影响,通过对误差电流归一化法的诊断原理进行改进,提出了一种基于电机驱动系统三相电流的开路故障诊断方法,对新增的检测变量进行加权处理后可以完成所有种类的逆变器开路故障诊断。在simulink环境中搭建仿真模型,仿真表明:该方法仅需采集电机驱动系统三相电流作为输入信号,就能完成对全部种类的逆变器开路故障的检测与定位,并且转速、负载突变时不会造成误诊断。（3）构建电机驱动系统逆变器开路故障诊断试验平台,在构建的实验平台上对逆变器PWM信号传输排线设置开关,进行逆变器开路故障的模拟,并对本文提出的故障诊断方法进行试验。结果表明:本文提出的诊断方法能够检测并具体定位逆变器功率管的五类27种开路故障,并且当电机运行敏感性参数如转速、负载突变时该方法不会造成误诊断现象。
二、3△t定位原理和定位误差研究（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、3△t定位原理和定位误差研究（论文提纲范文）
（1）基于超宽带室内定位的时间同步算法研究（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 超宽带室内定位国内外研究现状 |
| §1.3 本文的结构安排 |
| 第二章 超宽带室内定位技术分析 |
| §2.1 UWB的概念和定义 |
| §2.1.1 超宽带定位技术的优势 |
| §2.1.2 超宽带定位技术的应用场景 |
| §2.2 超宽带室内定位的基本原理 |
| §2.2.1 超宽带系统的脉冲信号 |
| §2.2.2 超宽带系统的传播特性以及信道分析 |
| §2.3 UWB系统误差分析 |
| §2.3.1 天线延迟误差 |
| §2.3.2 时钟误差 |
| §2.3.3 多径误差来源 |
| §2.4 定位精度评定 |
| §2.4.1 均方根误差 |
| §2.4.2 累积分布函数 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 UWB定位算法 |
| §3.1 超宽带室内定位的几种方法 |
| §3.1.1 基于信号强度测量方法 |
| §3.1.2 基于信号角度测量方法 |
| §3.1.3 基于信号到达时间测量方法 |
| §3.1.4 几种方法比较与影响定位精度的因素 |
| §3.2 UWB室内定位算法 |
| §3.2.1 Fang算法 |
| §3.2.2 Chan算法 |
| §3.2.3 Taylor级数展开法 |
| §3.2.4 Chan算法和Taylor算法对比分析 |
| §3.3改进的Chan-Taylor混合算法 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 定位基站时间同步的研究 |
| §4.1 时间同步的基本概念 |
| §4.1.1 节点时钟模型 |
| §4.1.2 时钟偏差和频率偏差 |
| §4.1.3 时间同步 |
| §4.1.4 时间同步目标 |
| §4.2 经典时间同步算法 |
| §4.2.1 基于发送端和接收端双向时间同步算法 |
| §4.2.2 基于发送端—接收端单向时间同步算法 |
| §4.2.3 基于接收端和接收端双向时间同步算法 |
| §4.2.4 几种经典的时间同步算法比较与分析 |
| §4.3 基于TDOA定位的改进主从时间同步算法 |
| §4.3.1 改进TDOA算法 |
| §4.3.2 卡尔曼滤波改进TPSN算法 |
| §4.3.3 卡尔曼滤波改进TPSN算法仿真分析 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试误差分析 |
| §5.1 系统环境与准备 |
| §5.1.1 系统开发环境准备 |
| §5.1.2 硬件以及实验环境 |
| §5.2 定位系统测试 |
| §5.2.1 发送端和接收端测距测试 |
| §5.2.2 定位测试 |
| §5.3 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 论文工作总结 |
| §6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（2）基于麦克风阵列的声源定位新方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展及现状 |
| 1.3 基于到达时间差的麦克风声源定位方法 |
| 1.4 声学传感器温度补偿方法 |
| 1.4.1 温度对声速和定位的影响 |
| 1.4.2 声学传感器常用的温度补偿方法 |
| 1.5 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 研究方案和技术路线 |
| 2.1 研究方案 |
| 2.2 技术路线 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于麦克风阵列的声源定位新方法 |
| 3.1 基本构型拆解 |
| 3.2 阵列模型求解 |
| 3.2.1 构型一模型求解 |
| 3.2.2 构型二模型求解 |
| 3.2.3 构型三模型求解 |
| 3.3 构型分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于麦克风阵列的声源定位系统设计 |
| 4.1 系统总体方案设计 |
| 4.2 系统硬件设计 |
| 4.2.1 麦克风选取及模块设计 |
| 4.2.2 麦克风阵列设计 |
| 4.2.3 数据采集单元 |
| 4.3 系统软件设计 |
| 4.3.1 声源信号预处理模块设计 |
| 4.3.2 系统时延估计模块设计 |
| 4.4 系统性能测试 |
| 4.4.1 麦克风性能测试 |
| 4.4.2 系统软件测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实际定位实验与结果分析 |
| 5.1 基本构型定位性能仿真 |
| 5.2 实际定位实验 |
| 5.2.1 实验一 |
| 5.2.2 实验二 |
| 5.3 讨论与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间所得科研成果 |
（3）融合视觉信息的可见光室内定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 主要研究工作 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 室内定位算法综述 |
| 2.1 室内定位技术及相应定位算法研究现状 |
| 2.2 可见光定位算法研究现状 |
| 2.2.1 可见光定位算法研究分类 |
| 2.2.2 基于RSS的可见光定位算法 |
| 2.3 视觉定位算法研究现状 |
| 2.3.1 视觉定位算法研究分类 |
| 2.3.2 基于点特征和直线特征的视觉定位算法 |
| 2.4 联合可见光定位与视觉定位的室内定位算法 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 精度提升的可见光定位算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像传感器辅助的RSSR定位算法 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 CA-RSSR算法 |
| 3.2.3 仿真结果与分析 |
| 3.2.4 实验结果与分析 |
| 3.3 基于接收信号强度的P3P定位算法 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 R-P3P算法 |
| 3.3.3 仿真结果与分析 |
| 3.3.4 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 覆盖率提升的可见光定位算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 余弦定理辅助的RSSR定位算法 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 CT-RSSR算法 |
| 4.3 补偿接收机几何位置差异的CT-RSSR算法 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 eCT-RSSR算法 |
| 4.4 仿真与结果分析 |
| 4.4.1 评价指标 |
| 4.4.2 仿真设置 |
| 4.4.3 仿真结果分析 |
| 4.5 实验与结果分析 |
| 4.5.1 实验设置 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 可靠性提升的可见光定位算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于可见光通信的P4L定位算法 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 V-P4L算法 |
| 5.3 补偿发送机高度差异的V-P4L算法 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 eV-P4L算法 |
| 5.4 仿真与结果分析 |
| 5.4.1 评价指标 |
| 5.4.2 仿真设置 |
| 5.4.3 仿真结果分析 |
| 5.5 实验与结果分析 |
| 5.5.1 实验设置 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 缩略语中英文对照表 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
（4）基于卷积神经网络的模拟车间的零件识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉的研究历程 |
| 1.2.2 关于图像识别的国内外研究现状 |
| 1.2.3 关于车间工件图像识别的国内外研究现状 |
| 1.3 主要的研究内容及论文组织架构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文组织架构 |
| 2 卷积神经网络理论研究 |
| 2.1 人工神经网络的理论基础 |
| 2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 池化层 |
| 2.2.3 全连接层 |
| 2.2.4 激活函数 |
| 2.3 卷积神经网络中的优化算法 |
| 2.3.1 卷积神经网络中常用的优化算法 |
| 2.3.2 梯度下降法的分类 |
| 2.4 卷积神经网络与其他主流神经网络的对比 |
| 2.5 用于图像识别的卷积神经网络模型 |
| 2.5.1 AlexNet |
| 2.5.2 VGGNet |
| 2.5.3 GoogLeNet |
| 2.6 本章小结 |
| 3 无人化模拟车间平台的搭建 |
| 3.1 模拟车间识别平台的设计及参数 |
| 3.2 控制系统方案设计 |
| 3.3 视觉识别装置的定位技术 |
| 3.3.1 桥式起重机工作原理 |
| 3.3.2 条码定位系统光电传感器 |
| 3.3.3 激光测距传感器 |
| 3.4 定位系统的控制方案 |
| 3.5 搭建模拟车间零件的识别平台 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 图像的采集和处理 |
| 4.1 相机的选择及成像原理 |
| 4.1.1 相机传感器类型的选择及成像原理 |
| 4.1.2 双目相机深度值计算的基本原理 |
| 4.2 光源的选择 |
| 4.3 双目相机的标定的原理和实验 |
| 4.3.1 双目相机标定的原理 |
| 4.3.2 标定实验的软硬件平台 |
| 4.3.3 标定模板的选取 |
| 4.3.4 双目相机标定的实验过程 |
| 4.4 图像采集 |
| 4.5 数据增强 |
| 4.5.1 图像旋转 |
| 4.5.2 图像偏移 |
| 4.5.3 水平翻转 |
| 4.5.4 伽马变换调整光照强度值 |
| 4.6 图像标注 |
| 4.7 数据集的预处理 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于YOLO v3 的网络训练 |
| 5.1 Python环境安装 |
| 5.2 YOLO v3 网络结构 |
| 5.3 YOLO v3 的损失函数 |
| 5.4 X-YOLOv3 改进型网络模型 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 实验平台配置及参数训练 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）基于超声导波的复杂板结构损伤识别研究（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 超声导波-Lamb波的研究现状 |
| 1.2.2 超声导波-SH波的研究现状 |
| 1.2.3 基于超声导波的损伤识别算法研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 2 基于超声导波损伤识别的基本理论和方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 导波传播理论 |
| 2.2.1 自由平板中的Lamb波 |
| 2.2.2 自由平板中的SH波 |
| 2.2.3 频散曲线的求解 |
| 2.3 超声导波的激励和接收 |
| 2.3.1 压电效应及压电陶瓷 |
| 2.3.2 全向型压电换能器 |
| 2.4 损伤识别算法 |
| 2.4.1 RAPID成像算法及改进 |
| 2.4.2 离散椭圆算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于超声导波损伤识别的数值仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 超声导波数值仿真方法及条件 |
| 3.3 基于超声Lamb波损伤识别的数值仿真研究 |
| 3.3.1 Lamb波在平板中的数值仿真 |
| 3.3.2 Lamb波在曲板中的数值仿真 |
| 3.3.3 三维RAPID算法数值仿真算例 |
| 3.4 基于超声SH波损伤识别的数值仿真研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于Lamb波的双曲铝板损伤识别实验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验系统 |
| 4.3 实验结果及讨论 |
| 4.3.1 实验方案设计及验证 |
| 4.3.2 基于三维RAPID算法的损伤成像 |
| 4.3.3 损伤程度研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于SH波的加筋铝板损伤识别实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台及传感器验证 |
| 5.3 实验结果及讨论 |
| 5.3.1 单损伤研究 |
| 5.3.2 多损伤研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要工作和研究成果 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）高密度光纤定位观测规划及相关技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光谱巡天望远镜 |
| 1.2.2 多目标光谱仪及光纤定位技术 |
| 1.2.3 大规模巡天项目 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 天体目标分配算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 焦面描述 |
| 2.3 问题描述 |
| 2.4 平均算法 |
| 2.4.1 观测区域分组及观测顺序 |
| 2.4.2 分配准则 |
| 2.4.3 分配调整 |
| 2.4.4 平均算法流程 |
| 2.4.5 仿真验证 |
| 2.5 遗传算法用于目标分配算法的优化 |
| 2.5.1 遗传算法 |
| 2.5.2 遗传算法优化目标分配问题的设计 |
| 2.5.3 遗传算法策略及参数的选择 |
| 2.5.4 差分进化算法用于参数优化 |
| 2.6 焦面旋转 |
| 2.7 基于得分的算法 |
| 2.7.1 思路 |
| 2.7.2 差分进化算法参数优化 |
| 2.7.3 仿真验证 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 光纤定位单元碰撞问题 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双回转光纤定位单元及其运动学求解 |
| 3.3 碰撞概率 |
| 3.3.1 碰撞检测 |
| 3.3.2 碰撞类型 |
| 3.3.3 碰撞概率模型 |
| 3.3.4 蒙特卡罗方法验证 |
| 3.4 免碰撞算法 |
| 3.4.1 将动态碰撞转换为静态碰撞 |
| 3.4.2 安全区 |
| 3.4.3 切线法解决单元碰撞 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 单元孔位位置分析及参数标定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 孔位均分精度设计 |
| 4.2.1 单元孔均分精度误差模型构建 |
| 4.2.2 平行投影法 |
| 4.2.3 透视投影法 |
| 4.2.4 球坐标投影法 |
| 4.2.5 三球相交确定孔群位置 |
| 4.2.6 各种投影的组合及改进 |
| 4.3 单元参数标定 |
| 4.3.1 标定方法的选择 |
| 4.3.2 标定步骤 |
| 4.3.3 单元末端位置测量 |
| 4.3.4 标定实验及验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（7）矿井WLAN位置指纹定位中的关键问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 2 AP信号自相关滤波算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 井下AP信号统计分布特性分析 |
| 2.3 τ采样间隔自相关滤波算法 |
| 2.4 τ采样间隔自相关滤波算法定位性能实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 自适应位置指纹库 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 QPSO算法 |
| 3.3 位置指纹库自适应构建 |
| 3.4 位置指纹库自适应更新 |
| 3.5 自适应位置指纹库定位性能实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 井下AP稀疏分布时基于MA-VAP方法的位置指纹定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于VAP方法的位置指纹定位 |
| 4.3 基于MA-VAP方法的位置指纹定位 |
| 4.4 MA-VAP方法定位性能实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于区域划分及AKPCA算法的位置指纹定位 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 井下定位区域聚类划分及子区域粗定位 |
| 5.3 最优AP选择算法 |
| 5.4 基于AKPCA算法的位置指纹定位 |
| 5.5 AKPCA算法定位性能实验 |
| 5.6 课题中改进技术的综合定位性能实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）原油环境下管道定位机械手位置控制及误差补偿的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 全覆盖遍历运动规划国内外研究现状 |
| 1.2.2 定位控制方法国内外研究现状 |
| 1.2.3 定位误差国内外研究现状 |
| 1.2.4 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第2章 管道定位机械手清洗换热器管道方案研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 原油换热器内部工况及系统总体方案 |
| 2.2.1 原油换热器内部工况介绍 |
| 2.2.2 系统总体方案及设计要求 |
| 2.3 改进的遗传算法设计遍历管道方案 |
| 2.3.1 原油换热器管道分布情况分析 |
| 2.3.2 遗传算法的改进方法 |
| 2.3.3 改进的遗传算法求解最优遍历方案流程 |
| 2.3.4 仿真实验确定参数 |
| 2.3.5 改进遗传算法的实验验证及最优遍历路径的确定 |
| 2.4 管道定位机械手相邻管道运动轨迹规划 |
| 2.4.1 相邻管道运动的S型曲线轨迹规划 |
| 2.4.2 管道定位机械手轨迹规划的优化 |
| 2.5 管道定位机械手运动学建模及仿真 |
| 2.5.1 管道定位机械手运动学建模 |
| 2.5.2 运动学的MATLAB仿真验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 管道定位机械手位置控制系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 管道定位机械手控制器模型的搭建 |
| 3.2.1 电机数学模型的建立 |
| 3.2.2 驱动器电流环分析 |
| 3.2.3 PID控制算法分析 |
| 3.2.4 控制器的Simulink仿真 |
| 3.3 管道定位机械手末端位置反馈系统设计 |
| 3.3.1 位置反馈系统总体方案设计 |
| 3.3.2 传感器选型 |
| 3.3.3 测量系统设计 |
| 3.3.4 管道机械手末端位置测量方法 |
| 3.4 机械手定位控制系统总体方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 试验台设计及机械手定位误差分析与补偿 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验台结构设计 |
| 4.2.1 定位机械手第一关节设计 |
| 4.2.2 定位机械手第二关节设计 |
| 4.2.3 定位机械手第三关节设计 |
| 4.2.4 材料选择 |
| 4.2.5 驱动系统选型 |
| 4.2.6 试验台整体结构 |
| 4.3 定位机械手关键零部件有限元分析 |
| 4.3.1 ANSYS中建立零部件模型 |
| 4.3.2 轴1的静态特性分析 |
| 4.3.3 轴2的静态特性分析 |
| 4.3.4 机械臂1的静态特性分析 |
| 4.3.5 机械臂2的静态特性分析 |
| 4.4 定位系统误差分析 |
| 4.5 定位机械手误差补偿 |
| 4.5.1 定位机械手MDH模型的建立 |
| 4.5.2 定位机械手位姿误差模型的建立 |
| 4.5.3 定位机械手位姿误差补偿 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于UWB和AHMRRT的具有认知能力的机器人定位与路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 自主移动机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 移动机器人导航技术研究现状 |
| 1.3.1 定位技术研究现状 |
| 1.3.2 环境认知研究现状 |
| 1.3.3 路径规划研究现状 |
| 1.4 研究内容与论文组织结构 |
| 第2章 基于UWB的多传感器信息融合定位算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 室内定位传感器技术性能分析 |
| 2.3 基于单一UWB定位算法实现 |
| 2.3.1 基于TOTF测距算法实现 |
| 2.3.2 基于测距的三边定位算法实现 |
| 2.3.3 误差分析与算法优化 |
| 2.4 基于扩展卡尔曼滤波多传感器融合算法 |
| 2.4.1 室内移动机器人运动模型 |
| 2.4.2 基于EKF的数据融合算法 |
| 2.5 本章实验 |
| 2.5.1 硬件介绍 |
| 2.5.2 基于单一UWB定位实验 |
| 2.5.3 融合算法定位实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RRT与 BRRT算法 |
| 3.2.1 问题定义 |
| 3.2.2 RRT算法原理 |
| 3.2.3 RRT算法步骤 |
| 3.2.4 BRRT算法原理 |
| 3.2.5 BRRT算法步骤 |
| 3.3 加入自适应启发因子的AHMRRT算法 |
| 3.3.1 AHMRRT算法创新点 |
| 3.3.2 新节点扩展策略 |
| 3.3.3 自适应调整策略 |
| 3.3.4 多随机树构建策略 |
| 3.3.5 AHMRRT算法步骤 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.4.1 仿真实验场景 |
| 3.4.2 RRT、BRRT、AHMRRT对比实验 |
| 3.4.3 局部极小点逃离实验 |
| 3.4.4 AHMRRT算法完备性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 具有渐进认知机制的迭代路径规划算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基础知识 |
| 4.2.1 SOM神经网络 |
| 4.2.2 状态空间搜索 |
| 4.3 具有渐进认知机制的迭代路径规划算法 |
| 4.3.1 SOM_IA~*算法创新点 |
| 4.3.2 未知环境建模 |
| 4.3.3 算法整体方案 |
| 4.3.4 SOM_IA~*算法步骤 |
| 4.3.5 SOM_IA~*算法收敛性分析 |
| 4.4 算法仿真实验 |
| 4.4.1 定点导航仿真实验 |
| 4.4.2 实验结果数值分析 |
| 4.4.3 实验结论与算法局限性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）电机驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 逆变器开路故障诊断方法研究现状与分析 |
| 1.2.1 逆变器开路故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.2 逆变器开路故障诊断方法分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 电机驱动系统中逆变器开路故障分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于永磁同步电机控制的电机驱动系统 |
| 2.2.1 永磁同步电机数学模型 |
| 2.2.2 永磁同步电机矢量控制 |
| 2.3 面向永磁同步电机控制的逆变器开路故障分析 |
| 2.3.1 三相电压源逆变器拓扑结构及其工作原理 |
| 2.3.2 三相电压源逆变器开路故障分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于误差电流的逆变器开路故障诊断方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 误差电流归一化法 |
| 3.3 基于误差电流的逆变器开路故障诊断方法 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 有效性分析 |
| 3.4.2 鲁棒性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 故障实验平台构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件电路设计 |
| 4.2.1 系统控制电路 |
| 4.2.2 系统驱动电路 |
| 4.2.3 电流采集电路 |
| 4.2.4 故障实验平台实现 |
| 4.3 软件模块设计 |
| 4.3.1 电机故障检测流程 |
| 4.3.2 空间矢量脉宽调制原理与实现 |
| 4.3.3 转子位置定位 |
| 4.4 逆变器开路故障模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 开路故障诊断实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 故障平台电机参数 |
| 5.3 有效性实验 |
| 5.4 鲁棒性实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
四、3△t定位原理和定位误差研究（论文参考文献）
- [1]基于超宽带室内定位的时间同步算法研究[D]. 范一惟. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [2]基于麦克风阵列的声源定位新方法研究[D]. 王玉莹. 浙江大学, 2021(01)
- [3]融合视觉信息的可见光室内定位算法研究[D]. 柏琳. 北京邮电大学, 2021
- [4]基于卷积神经网络的模拟车间的零件识别研究[D]. 宋鑫. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]基于超声导波的复杂板结构损伤识别研究[D]. 李德强. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]高密度光纤定位观测规划及相关技术研究[D]. 张非凡. 中国科学技术大学, 2021(06)
- [7]矿井WLAN位置指纹定位中的关键问题研究[D]. 宋明智. 中国矿业大学, 2020(07)
- [8]原油环境下管道定位机械手位置控制及误差补偿的研究[D]. 刘畅. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [9]基于UWB和AHMRRT的具有认知能力的机器人定位与路径规划研究[D]. 刘少达. 北京工业大学, 2020
- [10]电机驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法研究[D]. 何衍. 江苏大学, 2020(02)