部分环境信息已知的智能机器人路径规划方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·本课题的研究意义和国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·部分环境信息已知的路径规划问题概述 | 第8-11页 |
| ·规划问题的分类和结构 | 第8-10页 |
| ·部分环境信息已知的路径规划 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 2 智能机器人规划方法和相应的环境表达 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·规划方法 | 第13-17页 |
| ·图搜索 | 第13-14页 |
| ·势场法 | 第14-16页 |
| ·智能化规划方法 | 第16-17页 |
| ·其他方法 | 第17页 |
| ·环境的表达 | 第17-20页 |
| ·栅格分解法 | 第17-19页 |
| ·可视图 | 第19页 |
| ·Voronoi图 | 第19-20页 |
| ·切线图 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 部分环境信息已知情况下的路径规划方法 | 第21-36页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·基于A~*搜索算法的规划方法 | 第21-22页 |
| ·基于动态A~*算法(D~*算法)的规划方法 | 第22-35页 |
| ·算法定义及描述 | 第22-29页 |
| ·加入机器人位置启发信息的D~*算法 | 第29-34页 |
| ·性能分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 相应的环境表达方式 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·划分为规则栅格 | 第36-37页 |
| ·划分为四叉树 | 第37-47页 |
| ·构建四叉树 | 第38-40页 |
| ·四叉树的邻居查找 | 第40-47页 |
| ·应用到规划算法 | 第47页 |
| ·划分为带边框的四叉树 | 第47-51页 |
| ·构造带边框的四叉树规划环境 | 第48-49页 |
| ·应用到规划 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 仿真实验及结果分析 | 第52-60页 |
| ·仿真环境介绍 | 第52-53页 |
| ·基于D~*算法的仿真 | 第53-55页 |
| ·正确性验证 | 第53-54页 |
| ·有效性验证 | 第54-55页 |
| ·不同环境表达方式的规划仿真 | 第55-56页 |
| ·结构化道路图和越野地形图上的仿真实验 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
