| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 前言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文框架 | 第14-15页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第15-32页 |
| 2.1 多智能体技术 | 第15-20页 |
| 2.1.1 简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 技术应用 | 第16-20页 |
| 2.1.3 关键技术 | 第20页 |
| 2.2 传感器与定位技术 | 第20-21页 |
| 2.2.1 传感器 | 第20-21页 |
| 2.2.2 定位技术 | 第21页 |
| 2.3 环境建模方法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 栅格地图法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 拓扑地图法 | 第22页 |
| 2.3.3 几何地图法 | 第22页 |
| 2.4 避障算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 传统避障算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 智能避障方法 | 第23-25页 |
| 2.5 路径规划算法 | 第25-29页 |
| 2.5.1 全局路径规划 | 第25-28页 |
| 2.5.2 局部路径规划 | 第28-29页 |
| 2.6 不规则图形基础知识 | 第29-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 不规则障碍物的避障路径规划 | 第32-42页 |
| 3.1 模型建立与假设 | 第32-33页 |
| 3.2 化不规则为规则——自动识别凸形化 | 第33页 |
| 3.2.1 自动识别凸形化规则 | 第33页 |
| 3.3 避障路径规划 | 第33-36页 |
| 3.3.1 基本概念 | 第33-34页 |
| 3.3.2 登陆点的选取与路径的完成 | 第34-36页 |
| 3.4 仿真实验及分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 本文算法仿真结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.4.2 算法对比仿真结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 多不规则障碍物复杂环境下的路径规划策略研究 | 第42-51页 |
| 4.1 模型建立 | 第42-43页 |
| 4.2 不规则障碍物的处理 | 第43页 |
| 4.2.1 规则化处理 | 第43页 |
| 4.3 避障路径规划 | 第43-46页 |
| 4.3.1 基本概念 | 第43-45页 |
| 4.3.2 避障路径规划与优化 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真实验及分析 | 第46-50页 |
| 4.4.1 实验仿真 | 第47-49页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 动态不规则障碍物避障路径规划 | 第51-60页 |
| 5.1 不规则障碍物运动模型 | 第51-52页 |
| 5.2 动态避障路径规划 | 第52-56页 |
| 5.2.1 规则化运动处理 | 第52页 |
| 5.2.2 动态算法 | 第52-56页 |
| 5.3 数值仿真 | 第56-58页 |
| 5.3.1 仿真环境参数设置 | 第56页 |
| 5.3.2 仿真运行结果图 | 第56-58页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 基于改进的XSR智能车实地测试 | 第60-66页 |
| 6.1 XSR车简介 | 第60-61页 |
| 6.2 初始测试环境 | 第61-62页 |
| 6.3 实地运动过程展示 | 第62-63页 |
| 6.4 结果分析 | 第63-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |