基于磁性细菌优化算法的移动机器人路径规划
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题依据 | 第10页 |
| 1.2 国内外移动机器人的发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.3 移动机器人路径规划发展史 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 移动机器人环境建模与路径规划 | 第18-26页 |
| 2.1 环境建模 | 第18-20页 |
| 2.1.1 环境建模的概念和意义 | 第18页 |
| 2.1.2 环境模型构建方法 | 第18-20页 |
| 2.2 传统路径规划方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 自由空间法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 人工势场法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 拓扑法 | 第22页 |
| 2.3 智能路径规划方法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 模糊逻辑算法 | 第23页 |
| 2.3.3 蚁群算法 | 第23页 |
| 2.3.4 神经网络法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-26页 |
| 第3章 基本磁性细菌优化算法 | 第26-36页 |
| 3.1 算法起源 | 第26-30页 |
| 3.1.1 趋磁性细菌介绍 | 第26-28页 |
| 3.1.2 MMP趋磁性优化原理 | 第28-30页 |
| 3.2 算法的数学模型 | 第30-31页 |
| 3.3 磁性细菌优化算法的实现 | 第31-34页 |
| 3.3.1 算法的定义 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法实现步骤 | 第32-34页 |
| 3.4 磁性细菌优化算法参数选择原则 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于磁性细菌优化算法的路径规划与仿真 | 第36-52页 |
| 4.1 环境信息的获取 | 第36-38页 |
| 4.2 移动机器人栅格空间建模 | 第38-41页 |
| 4.3 基本磁性细菌优化算法的机器人路径规划 | 第41-44页 |
| 4.3.1 路径的编码 | 第41页 |
| 4.3.2 问题描述与定义 | 第41页 |
| 4.3.3 算法在路径规划中的设计步骤 | 第41-44页 |
| 4.4 路径规划实验仿真 | 第44-49页 |
| 4.4.1 算法仿真实验结果 | 第45-47页 |
| 4.4.2 与其他算法仿真实验相比较 | 第47-49页 |
| 4.5 改进磁性细菌优化算法及实现 | 第49-51页 |
| 4.5.1 磁小体扩增参数动态调整策略 | 第49-50页 |
| 4.5.2 路径选择策略 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 混合磁性细菌优化算法路径规划 | 第52-68页 |
| 5.1 粒子群算法 | 第52-53页 |
| 5.2 磁性细菌粒子群混合算法 | 第53-56页 |
| 5.2.1 混合算法方案的原理与实际组成 | 第54-55页 |
| 5.2.2 磁性细菌优化算法与粒子群算法混合设计 | 第55-56页 |
| 5.3 算法的仿真与分析 | 第56-67页 |
| 5.3.1 仿真系统平台简介 | 第57-58页 |
| 5.3.2 已知环境下的路径规划仿真 | 第58-62页 |
| 5.3.3 动态环境下的路径规划仿真 | 第62-67页 |
| 5.4 本章总结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
