粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·移动机器人路径规划概述 | 第9-10页 |
| ·移动机器人路径规划国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·移动机器人路径规划方法及发展趋势 | 第13-16页 |
| ·课题研究的意义 | 第16页 |
| ·课题的研究任务 | 第16页 |
| ·论文主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 移动机器人实验平台 | 第18-25页 |
| ·移动机器人平台简介 | 第18-23页 |
| ·移动机器人系统框架 | 第19-20页 |
| ·移动机器人运动控制系统 | 第20页 |
| ·移动机器人传感器系统 | 第20-22页 |
| ·移动机器人无线网络通信 | 第22-23页 |
| ·移动机器人软件开发 | 第23-24页 |
| ·软件开发工具 | 第23页 |
| ·移动机器人上位机编程环境 | 第23-24页 |
| ·移动机器人软件设计 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 粒子群算法基本原理 | 第25-33页 |
| ·进化算法 | 第25-26页 |
| ·粒子群优化算法 | 第26-29页 |
| ·基本原理 | 第26-27页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第27-28页 |
| ·基本流程 | 第28页 |
| ·粒子群算法的参数分析 | 第28-29页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第29-32页 |
| ·带有收缩因子的微粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·基于种群规模的改进粒子群算法 | 第30-31页 |
| ·使用遗传算法思想改进的粒子群算法 | 第31页 |
| ·本文所用的改进粒子群算法 | 第31-32页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第32页 |
| ·本章小节 | 第32-33页 |
| 第四章 粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用 | 第33-48页 |
| ·问题描述与建模 | 第34-37页 |
| ·问题描述 | 第34页 |
| ·栅格法环境建模 | 第34-36页 |
| ·障碍物的建模处理 | 第36-37页 |
| ·粒子群算法在移动机器人路径优化中的应用 | 第37-43页 |
| ·粒子和其环境的设定 | 第37-38页 |
| ·粒子的约束条件 | 第38页 |
| ·粒子的适应度计算 | 第38-39页 |
| ·优化参数的选择 | 第39页 |
| ·标准粒子群算法优化移动机器人路径的流程 | 第39-40页 |
| ·随机粒子群算法优化移动机器人路径的流程 | 第40-41页 |
| ·仿真结果及分析 | 第41-43页 |
| ·引入路径平滑度的移动机器人路径优化 | 第43-45页 |
| ·引入路径平滑度的适应度函数 | 第43-44页 |
| ·仿真结果及分析 | 第44-45页 |
| ·路径规划实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结和展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
