| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 绪论 | 第9-17页 |
| 第一节 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 第二节 移动机器人路径规划技术的研究现状 | 第10-14页 |
| ·环境地图表示方法 | 第10-12页 |
| ·移动机器人路径规划方法 | 第12-14页 |
| 第三节 论文的主要内容及结构安排 | 第14-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-17页 |
| 第一章 静态环境下的机器人路径规划问题 | 第17-27页 |
| 第一节 引言 | 第17页 |
| 第二节 环境建模 | 第17-19页 |
| ·栅格模型 | 第17-18页 |
| ·模型优化 | 第18-19页 |
| 第三节 基于定长实数编码机制的移动机器人路径规划算法 | 第19-23页 |
| ·模拟退火算法 | 第19-20页 |
| ·人工免疫算法 | 第20-22页 |
| ·基于人工免疫模拟退火的避障路径规划算法 | 第22-23页 |
| 第四节 仿真实验与分析 | 第23-25页 |
| ·仿真实验 | 第23-24页 |
| ·仿真结果分析 | 第24-25页 |
| 第五节 本章小结 | 第25-27页 |
| 第二章 动态不确定环境移动机器人路径规划问题 | 第27-39页 |
| 第一节 引言 | 第27页 |
| 第二节 POMDP模型 | 第27-29页 |
| ·POMDP模型的定义 | 第27-28页 |
| ·POMDP算法分析 | 第28-29页 |
| 第三节 问题描述 | 第29-30页 |
| ·状态空间的表示 | 第29页 |
| ·动作空间的表示 | 第29-30页 |
| ·奖赏值的设定 | 第30页 |
| ·震荡现象的判断 | 第30页 |
| ·局部陷阱的判断 | 第30页 |
| 第四节 基于POMDP算法与APF导向的规划算法 | 第30-32页 |
| 第五节 仿真实验结果与分析 | 第32-37页 |
| ·简单静态环境下路径规划仿真 | 第33页 |
| ·U形障碍物环境下路径规划仿真 | 第33-34页 |
| ·动态不确定环境下路径规划仿真 | 第34-35页 |
| ·复杂动态不确定环境下路径规划仿真 | 第35-37页 |
| ·仿真结果分析 | 第37页 |
| 第六节 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 动态环境下的多机器人路径规划问题 | 第39-51页 |
| 第一节 引言 | 第39页 |
| 第二节 问题描述 | 第39-40页 |
| 第三节 分层体系结构 | 第40-42页 |
| ·协调控制层 | 第41-42页 |
| ·指挥层 | 第42页 |
| ·应用层 | 第42页 |
| 第四节 协作多机器人路径规划算法 | 第42-44页 |
| ·算法组成 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| 第五节 仿真实验结果与分析 | 第44-50页 |
| ·静态未知环境下的仿真 | 第45-46页 |
| ·动态未知环境下的仿真 | 第46-49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49-50页 |
| 第六节 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 三维环境下的机器人路径规划问题 | 第51-65页 |
| 第一节 引言 | 第51-52页 |
| 第二节 三维环境模型 | 第52-53页 |
| 第三节 启发函数及其改进算法 | 第53-56页 |
| ·启发函数及其改进策略 | 第53-55页 |
| ·改进策略的数据分析 | 第55-56页 |
| 第四节 Basic Theta~*算法及其改进 | 第56-58页 |
| ·Basic Theta~*算法的基本思想 | 第56-57页 |
| ·Basic Theta~*算法的改进 | 第57-58页 |
| 第五节 仿真实验结果与分析 | 第58-63页 |
| ·二维随机环境下的仿真实验 | 第58-60页 |
| ·三维随机环境下的路径规划问题 | 第60-63页 |
| ·仿真结果分析 | 第63页 |
| 第六节 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-69页 |
| 第一节 本文工作的总结 | 第65-66页 |
| 第二节 今后工作展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 个人简历 | 第79-81页 |