| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 路径规划技术研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 传统路径规划算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智能仿生算法 | 第12-14页 |
| 1.2.4 动态环境下路径规划方法 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于ROS的移动机器人自主导航系统设计 | 第17-27页 |
| 2.1 ROS简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 ROS的特点 | 第17页 |
| 2.1.2 ROS的结构组成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 Navigation功能包集框架 | 第18-19页 |
| 2.2 构建代价地图的方法 | 第19-20页 |
| 2.3 基于ROS的移动机器人定位设计 | 第20-26页 |
| 2.3.1 里程计建模 | 第20-23页 |
| 2.3.2 AMCL定位设计 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于改进多步长蚁群算法的路径规划 | 第27-45页 |
| 3.1 传统蚁群算法路径规划简介 | 第27-33页 |
| 3.1.1 环境建模 | 第27-30页 |
| 3.1.2 蚁群算法基本原理 | 第30-32页 |
| 3.1.3 蚁群算法路径规划流程 | 第32-33页 |
| 3.2 改进多步长蚁群算法的设计 | 第33-37页 |
| 3.2.1 路径引导搜索策略 | 第33-34页 |
| 3.2.2 多步长路径选择策略 | 第34页 |
| 3.2.3 信息素更新 | 第34-35页 |
| 3.2.4 安全距离判断策略 | 第35-37页 |
| 3.3 改进多步长蚁群算法流程 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 路径规划仿真与结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4.2 路径多样性仿真与分析 | 第42-43页 |
| 3.4.3 加入安全距离的多步长蚁群算法路径规划算法仿真与分析 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于滚动窗口的组合路径规划算法设计 | 第45-57页 |
| 4.1 组合路径规划算法概述 | 第45-46页 |
| 4.2 基于滚动窗口的局部碰撞预测策略设计 | 第46-51页 |
| 4.2.1 滚动窗口定义 | 第46-47页 |
| 4.2.2 机器人移动步长确定 | 第47-48页 |
| 4.2.3 局部碰撞预测算法设计 | 第48-51页 |
| 4.3 基于滚动窗口的动态障碍物避碰策略设计 | 第51-52页 |
| 4.3.1 对直线运动的动态障碍物避碰策略 | 第51页 |
| 4.3.2 对运动方向不确定的避碰策略 | 第51-52页 |
| 4.4 组合路径规划算法的流程 | 第52-53页 |
| 4.5 仿真实验及分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于ROS的三轮移动机器人系统设计及实验 | 第57-68页 |
| 5.1 系统的总体结构设计 | 第57页 |
| 5.2 系统的硬件结构设计 | 第57-61页 |
| 5.3 系统的软件设计 | 第61-64页 |
| 5.3.1 运动控制器程序设计 | 第62-63页 |
| 5.3.2 数据通信设计 | 第63-64页 |
| 5.4 移动机器人的路径规划实验 | 第64-67页 |
| 5.4.1 静态障碍物路径规划实验 | 第64-66页 |
| 5.4.2 动态障碍物路径规划实验 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 论文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文 | 第75-76页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第76页 |