| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 移动机器人全局路径规划研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 移动机器人局部路径规划研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 路径规划技术的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 基于ASPSO算法的全局路径规划研究 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 粒子群算法原理分析 | 第17-20页 |
| 2.2.1 粒子群算法的思想 | 第17-18页 |
| 2.2.2 粒子群算法的问题分析 | 第18-20页 |
| 2.3 粒子群算法的改进 | 第20-24页 |
| 2.3.1 惯性权重的自适应调整策略 | 第20-21页 |
| 2.3.2 变异策略 | 第21-24页 |
| 2.4 基于ASPSO算法的全局路径规划 | 第24-28页 |
| 2.4.1 环境模型的构建 | 第24-25页 |
| 2.4.2 粒子的有效性 | 第25-26页 |
| 2.4.3 适应度函数的建立 | 第26-27页 |
| 2.4.4 基于ASPSO算法的全局路径规划过程描述 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于粒子群算法与人工势场法路径规划研究 | 第29-48页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 人工势场法原理分析 | 第30-35页 |
| 3.2.1 传统人工势场法的思想 | 第30-32页 |
| 3.2.2 人工势场法的问题分析 | 第32-35页 |
| 3.3 人工势场法的改进 | 第35-44页 |
| 3.3.1 引入距离因子 | 第35-37页 |
| 3.3.2 调整斥力角度 | 第37-39页 |
| 3.3.3 引入速度因子 | 第39-42页 |
| 3.3.4 基于IAPF算法的局部路径规划过程描述 | 第42-44页 |
| 3.4 基于PSO-APF的路径规划方法研究 | 第44-47页 |
| 3.4.1 IAPF算法在路径规划中存在的问题 | 第44-45页 |
| 3.4.2 基于PSO-APF的路径规划方法的设计 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 路径规划仿真实验及结果分析 | 第48-65页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 实验环境 | 第48页 |
| 4.3 基于ASPSO算法的全局路径规划的仿真 | 第48-54页 |
| 4.3.1 ASPSO算法性能仿真实验 | 第48-52页 |
| 4.3.2 基于ASPSO算法路径规划仿真实验 | 第52-54页 |
| 4.4 基于IAPF算法的局部路径规划的仿真 | 第54-59页 |
| 4.4.1 目标不可达与局部极小值问题仿真实验 | 第54-56页 |
| 4.4.2 静态环境仿真实验 | 第56-57页 |
| 4.4.3 动态环境仿真实验 | 第57-59页 |
| 4.5 基于PSO-APF的路径规划方法的仿真 | 第59-63页 |
| 4.5.1 静态环境仿真实验 | 第59-61页 |
| 4.5.2 动态环境仿真实验 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72页 |
