| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第21-22页 |
| 2 具有脱困机制的单机器人全覆盖路径规划 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 基于元胞自动机的脱困点搜索方法 | 第22-27页 |
| 2.3 基于BINN-RRT的脱困路径规划方法 | 第27-31页 |
| 2.4 引入脱困机制的BINN全覆盖路径规划 | 第31页 |
| 2.5 仿真研究 | 第31-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 融合社会力模型和卡尔曼滤波的行人轨迹预测 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 卡尔曼滤波预测模型 | 第36-38页 |
| 3.3 考虑行人运动特性的SFM-KF轨迹预测方法 | 第38-41页 |
| 3.4 仿真研究 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 与人共融的多机器人全覆盖路径规划 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 运动方向自适应的多机器人任务分配方法 | 第46-51页 |
| 4.3 基于行人轨迹预测的全覆盖路径规划 | 第51-52页 |
| 4.4 行人环境下多机器人全覆盖路径规划 | 第52-53页 |
| 4.5 仿真研究 | 第53-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 研究工作的展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 作者简历 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |