| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题简介与研究意义 | 第10-15页 |
| ·足球机器人的发展历史 | 第10-11页 |
| ·足球机器人简介 | 第11-12页 |
| ·足球机器人的研究意义 | 第12-14页 |
| ·足球机器人路径规划的研究意义 | 第14-15页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·足球机器人的研究现状 | 第15-16页 |
| ·足球机器人路径规划的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本论文的结构 | 第17-19页 |
| ·作者体会及论文新意 | 第19-20页 |
| ·作者工作完成情况 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-22页 |
| 第二章 足球机器人的体系结构 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·Robcup小型组的两种典型结构 | 第22-23页 |
| ·小型组全局视觉系统的整体结构 | 第23-24页 |
| ·视觉子系统 | 第24-26页 |
| ·CCD摄像头 | 第25-26页 |
| ·图像采集卡 | 第26页 |
| ·无线通信子系统 | 第26-27页 |
| ·车载子系统(足球机器人) | 第27-28页 |
| ·决策子系统 | 第28-31页 |
| ·决策子系统模型 | 第29-30页 |
| ·路径规划(底层决策) | 第30-31页 |
| ·最优运动规划 | 第31页 |
| ·总结 | 第31-32页 |
| 第三章 足球机器人路径规划理论基础 | 第32-42页 |
| ·遗传算法简介 | 第32-35页 |
| ·遗传算法原理 | 第32-33页 |
| ·利用遗传算法进行路径规划 | 第33-34页 |
| ·对遗传算法的评价 | 第34-35页 |
| ·Consensus算法原理介绍 | 第35-39页 |
| ·Consensus算法介绍 | 第35页 |
| ·多主体系统的一致性问题 | 第35-39页 |
| ·多主体系统建模 | 第35-36页 |
| ·一致性协议 | 第36-37页 |
| ·一致性问题收敛性分析 | 第37-38页 |
| ·一致均衡状态 | 第38-39页 |
| ·结论 | 第39页 |
| ·蚁群算法概述 | 第39-41页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第39-40页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第40页 |
| ·蚁群算法的发展 | 第40-41页 |
| ·结论 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 足球机器人路径规划典型方法研究 | 第42-47页 |
| ·全局路径规划 | 第42-43页 |
| ·局部路径规划方法 | 第43-44页 |
| ·基于行为的路径规划方法 | 第44页 |
| ·其他路径规划方法 | 第44-45页 |
| ·几种典型方法的综合比较 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于改进遗传算法和CONSENSUS的足球机器人路径规划研究 | 第47-68页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·基于小生境遗传算法的足球机器人路径规划研究 | 第48-54页 |
| ·个体编码结构 | 第49页 |
| ·小生境实现原理及适应度函数的确立 | 第49-50页 |
| ·进化方向的确立 | 第50-51页 |
| ·小生境遗传算法的运算步骤 | 第51-52页 |
| ·精确优化 | 第52页 |
| ·算法仿真实例 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·基于遗传蚁群算法的足球机器人路径规划研究 | 第54-60页 |
| ·问题的描述 | 第55页 |
| ·基于时间最优的遗传蚁群算法的实现 | 第55-57页 |
| ·适应度函数的建立 | 第55-56页 |
| ·路径点的选择 | 第56-57页 |
| ·"信息素"的更新 | 第57页 |
| ·变异算子的加入 | 第57页 |
| ·算法描述 | 第57-58页 |
| ·仿真实验结果 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·基于改进的consensus人工势场法的足球机器人路径规划研究 | 第60-66页 |
| ·人工势能场 | 第60-64页 |
| ·传统的人工势能场的运动规划 | 第60-61页 |
| ·人工势能场的改进 | 第61-64页 |
| ·时间最优的避障设计 | 第64-65页 |
| ·避碰算法的描述 | 第65页 |
| ·仿真研究 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第六章 基于consensus算法的足球机器人协调问题研究 | 第68-90页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·设计思想 | 第69-70页 |
| ·足球机器人状态-时间空间建模 | 第70-71页 |
| ·基于一致性(consensus)方法的足球机器人协调问题的研究 | 第71-73页 |
| ·利用一致性(consensus)方法设计思路 | 第71页 |
| ·足球机器人协调问题研究 | 第71-73页 |
| ·问题分析 | 第71-73页 |
| ·稳定性分析 | 第73页 |
| ·基于改进consensus算法的足球机器人协调问题研究 | 第73-84页 |
| ·consensus和合作概述 | 第74-78页 |
| ·优化的分布式consensus滤波器 | 第78-79页 |
| ·分布式的后退范围及机制的设计 | 第79页 |
| ·动态系统中的优化分布式consensus | 第79-80页 |
| ·小世界网络中的分布式consensus滤波器 | 第80-84页 |
| ·小世界网络模型的基本内容 | 第80-82页 |
| ·随机重连(改进的consensus网络) | 第82-84页 |
| ·基于一致性算法的足球机器人协调问题的仿真研究 | 第84-88页 |
| ·小结 | 第88-90页 |
| 第七章 基于C++语言的足球机器人算法模块的实现 | 第90-100页 |
| ·系统需求分析 | 第90-91页 |
| ·系统设计方案及编程工具选择 | 第91页 |
| ·算法模块的具体实现 | 第91-100页 |
| ·位图类的设计 | 第91-92页 |
| ·中间层的设计 | 第92-94页 |
| ·数字图像处理算法库的设计 | 第94-95页 |
| ·路径规划算法模块的设计 | 第95-100页 |
| 第八章 足球机器人决策子系统软件设计与实现 | 第100-103页 |
| 第九章 结论 | 第103-106页 |
| ·研究成果 | 第103-104页 |
| ·进一步研究展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第112-114页 |
