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基于能效的机器人路径规划研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-18页
        1.2.1 路径规划算法研究现状第15-18页
        1.2.2 机器人路径规划研究现状第18页
    1.3 论文的主要内容及章节安排第18-20页
        1.3.1 主要研究内容第18-19页
        1.3.2 论文章节安排第19-20页
第二章 路径规划相关技术概述第20-30页
    2.1 路径规划问题介绍第20页
    2.2 路径规划环境建模第20-23页
        2.2.1 栅格模型第20-21页
        2.2.2 拓扑模型第21-22页
        2.2.3 Voronoi图模型第22页
        2.2.4 三维模型第22-23页
    2.3 路径搜索策略第23-27页
        2.3.1 图的基本知识第23-24页
        2.3.2 盲目式搜索第24-26页
        2.3.3 启发式搜索第26-27页
    2.4 A~*算法的原理与实现第27-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于A~*算法的机器人能效最优路径规划第30-46页
    3.1 问题模型分析第30-35页
        3.1.1 三维地形模型第30-31页
        3.1.2 约束模型第31-33页
        3.1.3 能量代价模型第33-35页
    3.2 能效最优路径规划算法设计与实现第35-39页
        3.2.1 基于能效的A~*算法设计第35-37页
        3.2.2 基于能效的A~*算法实现流程第37-39页
    3.3 能效最优路径规划仿真分析第39-43页
    3.4 约束模型下的能效最优路径规划仿真分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 改进A~*算法的机器人能效最优路径规划第46-62页
    4.1 多邻域搜索第46-47页
    4.2 基于多邻域搜索A~*算法的能效最优路径规划第47-53页
        4.2.1 多邻域搜索A~*算法设计与实现第48-49页
        4.2.2 仿真结果与分析第49-53页
    4.3 动态加权A~*算法第53-54页
    4.4 基于动态加权多邻域搜索A~*算法的能效最优路径规划第54-60页
        4.4.1 动态加权多邻域搜索A~*算法设计与实现第54-56页
        4.4.2 仿真结果与分析第56-60页
    4.5 本章小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
    5.1 论文工作总结第62-63页
    5.2 未来研究展望第63-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-73页

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