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基于蚁群算法的机器人路径规划及其仿真系统研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-14页
   ·引言第9页
   ·工业机器人及路径规划研究现状第9-12页
     ·工业机器人国内外发展现状第9-11页
     ·国内外路径规划研究现状第11-12页
   ·蚁群算法发展第12-13页
   ·本课题研究的主要内容第13-14页
2 机器人的路径规划综述及分析第14-23页
   ·机器人路径规划的主要步骤第14页
   ·机器人路径规划问题的分类第14-16页
     ·机器人全局路径规划方法第15页
     ·机器人局部路径规划的方法第15-16页
   ·栅格法第16-18页
     ·栅格法的环境建模第16-18页
     ·栅格法的路径搜索第18页
   ·人工势场法第18-19页
   ·改进人工势场法第19-20页
     ·传统人工势场法存在的缺陷第19页
     ·改进方法第19-20页
   ·智能路径规划方法第20-22页
     ·基于模糊逻辑和神经网络方法的机器人路径规划第20-21页
     ·基于遗传算法的机器人路径规划第21-22页
   ·本章总结第22-23页
3 蚁群觅食分析及其实例求解第23-34页
   ·基本蚁群算法的原理第23-25页
     ·蚁群觅食行为图解第23-24页
     ·蚁群算法基本原理第24-25页
   ·蚁群算法在的实现第25-31页
     ·基本蚁群算法的实现过程第25-26页
     ·基本蚁群算法的应用实例第26-28页
     ·基本蚁群算法在TSP 问题中实现过程第28-29页
     ·一种改进蚁群算法在TSP 问题中实现过程第29-30页
     ·对TSP 问题的求解结果分析第30-31页
   ·蚁群算法的参数分析第31-32页
     ·信息素挥发系数ρ对蚁群算法性能的影响第31-32页
     ·信息激素物质的浓度和能见度对蚁群算法性能的影响第32页
     ·启发式因子α、β对蚁群算法性能的影响第32页
     ·蚂蚁数量M 对蚁群算法性能的影响第32页
   ·基本蚁群算法的意义及应用第32-33页
     ·蚁群算法的意义第32-33页
     ·蚁群算法的应用第33页
   ·本章总结第33-34页
4 基于蚁群算法的仿真系统设计第34-47页
   ·基于蚁群算法的仿真系统实现机制第34-35页
     ·Java(SWT)介绍第34页
     ·蚁群优化(ACO)算法第34-35页
   ·系统整体设计方案第35-37页
     ·程序整体框架设计第35-36页
     ·程序演示界面的设计第36-37页
   ·蚁群算法的代码实现第37-45页
     ·算法的设计第37-39页
     ·程序类的构成及功能介绍第39-45页
   ·程序实现效果第45-46页
   ·本章总结第46-47页
5 MOTOMAN 机械手平台及运动分析第47-55页
   ·MOTOMAN 机械手简介第47-50页
     ·MOTOMAN 机械手组成第47页
     ·MOTOMAN 机械手坐标系的种类第47-48页
     ·MOTOMAN 机械手在线示教编程实例第48-50页
   ·工业机器人位姿及空间坐标变换第50-52页
     ·工业机器人的位姿第50-51页
     ·工业机器人的坐标变换第51-52页
   ·工业机器人的运动学分析第52-54页
     ·MOTOMAN 工业机器人运动学正问题第53-54页
     ·工业机器人运动学逆问题第54页
   ·本章总结第54-55页
6 基于蚁群算法机器人路径规划设计与实验第55-62页
   ·离线编程软件MOTOCOM32 的概念第55-56页
     ·离线编程软件的通信设置第55-56页
     ·主要控制命令第56页
   ·MTOTMAN 机械手的坐标转换和轨迹插补方式第56-58页
     ·地图模型到机器模型的坐标转换第56页
     ·MOTOMAN 轨迹插补方式第56-58页
   ·实验过程第58-61页
     ·实验操作具体步骤第58-60页
     ·实验结果及分析第60-61页
   ·本章总结第61-62页
7 总结第62-63页
   ·结论第62页
   ·展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
附录第67-70页

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