| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·概述 | 第7-8页 |
| ·本课题的研究意义 | 第8页 |
| ·移动机器人的分类及其组成结构 | 第8页 |
| ·工作环境与方式 | 第8-9页 |
| ·机器人路径规划的研究内容及存在的问题 | 第9-11页 |
| ·机器人路径规划的研究内容 | 第9-10页 |
| ·传统机器人路径规划算法存在的问题 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 2 移动机器人的关键技术和仿真系统简介 | 第13-22页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·传感器信息融合技术 | 第13-15页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·多传感器信息融合的优势 | 第14页 |
| ·传感器建模中注意的问题 | 第14-15页 |
| ·导航技术 | 第15-17页 |
| ·移动机器人定位 | 第15-16页 |
| ·导航路径规划 | 第16-17页 |
| ·路径执行 | 第17页 |
| ·运动控制 | 第17-19页 |
| ·移动机器人运动学 | 第17-18页 |
| ·移动机器人动力学 | 第18页 |
| ·移动机器人运动控制 | 第18-19页 |
| ·数据仿真监控系统介绍 | 第19-22页 |
| ·电子地图生成子系统 | 第19-20页 |
| ·数据融合子系统 | 第20页 |
| ·车辆定位子系统 | 第20页 |
| ·局部路径规划子系统 | 第20页 |
| ·驱动控制子系统 | 第20-22页 |
| 3 机器人传统路径规划算法 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于环境模型的移动机器人路径规划方法 | 第22-26页 |
| ·基于传感器信息的移动机器人路径规划方法 | 第26-27页 |
| ·基于行为的移动机器人路径规划方法 | 第27-28页 |
| ·其他的几种常用的路径搜索算法 | 第28-32页 |
| 4 移动机器人的环境建模及路径规划 | 第32-57页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·移动机器人的移动空间-障碍模型的建立 | 第32-38页 |
| ·空间障碍的并集特性 | 第32-33页 |
| ·空间障碍的包含特性 | 第33页 |
| ·多边形膨胀法建立空间障碍模型 | 第33-38页 |
| ·基于虚拟行走模块和旋转矢量算法的路径规划 | 第38-42页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·具体算法描述 | 第38-42页 |
| ·基于视觉的道路跟踪算法 | 第42-51页 |
| ·图像平滑模块 | 第42-44页 |
| ·阈值分割模块 | 第44-46页 |
| ·边缘检测模块 | 第46-48页 |
| ·最小二乘拟和模块 | 第48-50页 |
| ·期望路径规划模块 | 第50-51页 |
| ·基于圆弧轨迹的四轮移动机器人行走模式 | 第51-57页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·四轮移动机器人运动模型 | 第52-54页 |
| ·四轮移动机器人道路避障策略 | 第54-55页 |
| ·弧线圆轨迹的评价 | 第55-57页 |
| 5 三种算法实现的仿真程序介绍 | 第57-72页 |
| ·基于圆弧轨迹的四轮移动机器人行走模式算法仿真实现 | 第57-63页 |
| ·环境信息数据 | 第57页 |
| ·软件介绍 | 第57-63页 |
| ·基于虚拟行走模块和旋转矢量算法的路径规划仿真实现 | 第63-67页 |
| ·环境信息数据 | 第63页 |
| ·软件介绍 | 第63-67页 |
| ·基于视觉的道路跟踪算法实现 | 第67-72页 |
| ·环境信息数据 | 第67页 |
| ·软件介绍 | 第67-72页 |
| 总结 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |