基于城市环境下无人机的路径规划
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 城市环境模型的分析设计与实现 | 第14-26页 |
| 2.1 路径规划概况 | 第14-16页 |
| 2.1.1 路径规划的定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 路径规划的特点 | 第15页 |
| 2.1.3 路径规划问题的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.4 路径规划问题的描述 | 第16页 |
| 2.2 建筑物模型结构设计与实现 | 第16-19页 |
| 2.2.1 模型结构设计 | 第16-17页 |
| 2.2.2 城市环境 | 第17-19页 |
| 2.3 不可见区域 | 第19-25页 |
| 2.3.1 三角形坐标计算 | 第20-23页 |
| 2.3.2 判断点在三角形中的面积法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 多建筑物遮挡 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于区域分割的无人机路径规划方法 | 第26-32页 |
| 3.1 相关定义 | 第26页 |
| 3.2 区域分割的路径模式 | 第26-27页 |
| 3.3 二分搜索区域的求解过程 | 第27-28页 |
| 3.4 算法的验证与仿真 | 第28-31页 |
| 3.4.1 数据准备 | 第28-29页 |
| 3.4.2 仿真实验 1 | 第29-30页 |
| 3.4.3 仿真实验 2 | 第30-31页 |
| 3.4.4 实验分析 | 第31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 无人机路径规划的最短路径算法 | 第32-44页 |
| 4.1 最短路径 | 第32-33页 |
| 4.2 最短路径算法 | 第33-34页 |
| 4.2.1 最短路径算法分析 | 第33页 |
| 4.2.2 相关算法效率比较分析 | 第33-34页 |
| 4.3 Dijkstra算法介绍 | 第34-36页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第34页 |
| 4.3.2 Dijkstra算法步骤 | 第34-35页 |
| 4.3.3 Dijkstra算法伪代码 | 第35-36页 |
| 4.4 拉格朗日松弛算法介绍 | 第36-38页 |
| 4.4.1 拉格朗日松弛算法 | 第36-37页 |
| 4.4.2 拉格朗日松弛算法转化过程 | 第37页 |
| 4.4.3 算法相关的结论与证明 | 第37-38页 |
| 4.5 数据准备 | 第38-40页 |
| 4.5.1 栅格法 | 第38-39页 |
| 4.5.2 栅格的划分 | 第39-40页 |
| 4.6 实验有效性分析 | 第40-43页 |
| 4.6.1 实验结果 | 第40-41页 |
| 4.6.2 实验有效性分析 | 第41-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于拉格朗日松弛的无人机路径规划方法 | 第44-51页 |
| 5.1 算法的主要步骤 | 第44-45页 |
| 5.2 算法的仿真过程 | 第45-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第51-52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
