| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第15-16页 |
| 1.2 移动机器人的发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 国外机器人的研究发展现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内移动机器人的研究发展现状 | 第17-18页 |
| 1.3 移动机器人路径规划技术 | 第18-19页 |
| 1.4 本文创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的内容安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于加权平均距离人工鱼群算法的移动机器人路径规划 | 第22-32页 |
| 2.1 移动机器人环境模型的建立 | 第23-24页 |
| 2.2 加权平均距离人工鱼群算法 | 第24-25页 |
| 2.3 基于加权平均距离人工鱼群算法的全局路径规划 | 第25-31页 |
| 2.3.1 函数优化及旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP) | 第25-28页 |
| 2.3.2 移动机器人的路径规划 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于对数函数自适应人工鱼群算法的移动机器人路径规划 | 第32-40页 |
| 3.1 对数函数自适应人工鱼群算法 | 第32-33页 |
| 3.2 基于对数函数自适应人工鱼群算法的全局路径规划 | 第33-39页 |
| 3.2.1 函数优化及TSP的应用 | 第33-36页 |
| 3.2.2 移动机器人的路径规划 | 第36-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于高斯变异人工鱼群算法的移动机器人路径规划 | 第40-50页 |
| 4.1 高斯变异人工鱼群算法 | 第40-41页 |
| 4.2 基于高斯变异人工鱼群算法的全局路径规划 | 第41-49页 |
| 4.2.1 函数优化及TSP问题 | 第41-46页 |
| 4.2.2 移动机器人路径规划 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 移动机器人路径跟踪控制系统 | 第50-61页 |
| 5.1 控制系统总体结构设计 | 第50-53页 |
| 5.1.1 DSP2812主控电路 | 第51页 |
| 5.1.2 双H桥驱动模块 | 第51-52页 |
| 5.1.3 超声波传感器模块 | 第52页 |
| 5.1.4 电源模块 | 第52-53页 |
| 5.2 基于人工鱼群算法的PID参数优化 | 第53-56页 |
| 5.2.1 PID控制算法 | 第53-54页 |
| 5.2.2 人工鱼群算法的PID参数优化 | 第54-56页 |
| 5.3 仿真实验 | 第56-60页 |
| 5.3.1 基于人工鱼群算法的PID参数整定 | 第56-57页 |
| 5.3.2 移动机器人避障功能实现 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
