| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·移动机器人技术概述 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要研究方向 | 第11-12页 |
| ·移动机器人路径规划 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·主要发展趋势 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| ·本文的创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 移动机器人建模及规划算法 | 第16-26页 |
| ·移动机器人的建模 | 第16-20页 |
| ·环境建模 | 第16-18页 |
| ·运动学建模 | 第18-20页 |
| ·人工势场法 | 第20-23页 |
| ·人工势场法的基本原理 | 第20-21页 |
| ·人工势场法的流程图 | 第21-22页 |
| ·人工势场法的优缺点 | 第22-23页 |
| ·遗传算法 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第24页 |
| ·蚁群算法 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进的人工势场法的路径规划 | 第26-32页 |
| ·改进的人工势场法 | 第26-30页 |
| ·无法到达目标点问题 | 第26页 |
| ·修正斥力势场函数 | 第26-27页 |
| ·局部极小值问题 | 第27页 |
| ·检测局部稳定点 | 第27-28页 |
| ·建立中间目标点 | 第28-30页 |
| ·改进的人工势场法的流程图 | 第30页 |
| ·仿真实验 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于混合算法的路径规划 | 第32-47页 |
| ·快速扩展随机树算法 | 第32-35页 |
| ·RRT 算法的基本原理 | 第32页 |
| ·RRT 算法的实现 | 第32-34页 |
| ·RRT 算法流程图 | 第34页 |
| ·RRT 算法优缺点 | 第34-35页 |
| ·RRT 算法的改进 | 第35-37页 |
| ·改进的 RRT 算法的基本原理 | 第35-36页 |
| ·改进的 RRT 算法的仿真实验 | 第36-37页 |
| ·混合算法的描述 | 第37-41页 |
| ·混合算法的流程图 | 第39页 |
| ·混合算法的仿真实验 | 第39-41页 |
| ·混合算法的改进 | 第41-46页 |
| ·桥检测算法基本原理 | 第41-42页 |
| ·狭窄通道的采样点概率分布 | 第42页 |
| ·狭窄通道的识别 | 第42-44页 |
| ·改进的混合算法的流程图 | 第44页 |
| ·改进的混合算法的仿真实验 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 改进的混合算法在 ROBOCUP 中的应用 | 第47-56页 |
| ·ROBOCUP 的简介 | 第47-51页 |
| ·RoboCup 仿真平台 | 第47-48页 |
| ·服务器 | 第48-49页 |
| ·客户端球员 | 第49-50页 |
| ·比赛流程 | 第50-51页 |
| ·仿真平台的搭建 | 第51-53页 |
| ·操作系统平台环境 | 第51-52页 |
| ·仿真包的安装 | 第52-53页 |
| ·改进的混合算法的应用 | 第53-55页 |
| ·单个移动机器人仿真实验 | 第53-54页 |
| ·整个球队的仿真实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |