自主移动机器人的路径规划算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 自主移动机器人的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 自主移动机器人的导航技术 | 第18-21页 |
| 1.3.1 地图创建与定位 | 第19-20页 |
| 1.3.2 路径规划 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构安排 | 第21-22页 |
| 第2章 常用的路径规划算法 | 第22-31页 |
| 2.1 人工势场法 | 第22-24页 |
| 2.1.1 势函数和势场力 | 第22-24页 |
| 2.1.2 人工势场法存在的问题 | 第24页 |
| 2.2 A~*搜寻算法 | 第24-25页 |
| 2.3 生物激励神经网络算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 环境建模 | 第26-27页 |
| 2.3.2 路径决策方法 | 第27-29页 |
| 2.3.3 模型参数的敏感性 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 改进型生物激励神经网络路径规划算法 | 第31-49页 |
| 3.1 生物激励神经网络算法存在的问题 | 第31-32页 |
| 3.1.1 路径错判问题 | 第31-32页 |
| 3.1.2 路径不平滑问题 | 第32页 |
| 3.2 改进型生物激励神经网络算法 | 第32-39页 |
| 3.2.1 路径错判问题的产生机理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 环境建模 | 第33-35页 |
| 3.2.3 活性值的计算方法 | 第35-37页 |
| 3.2.4 路径决策方法 | 第37-39页 |
| 3.3 两种环境模型的对比分析 | 第39-40页 |
| 3.4 仿真实验及结果研究 | 第40-47页 |
| 3.4.1 静态环境实验 | 第40-44页 |
| 3.4.2 动态环境实验 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于Pioneer机器人的自主导航实现 | 第49-64页 |
| 4.1 移动平台和传感器 | 第49-52页 |
| 4.1.1 移动机器人Pioneer | 第49-50页 |
| 4.1.2 激光测距仪RPLidar | 第50-52页 |
| 4.2 软件平台机器人操作系统ROS | 第52-55页 |
| 4.2.1 ROS简介 | 第52-54页 |
| 4.2.2 ROS的核心概念 | 第54-55页 |
| 4.3 实验过程及实验结果 | 第55-63页 |
| 4.3.1 实验场景设置 | 第55页 |
| 4.3.2 双机通信设置 | 第55-56页 |
| 4.3.3 配置环境变量 | 第56-57页 |
| 4.3.4 创建环境地图 | 第57-58页 |
| 4.3.5 配置导航参数 | 第58-61页 |
| 4.3.6 自主导航实验 | 第61-63页 |
| 4.3.7 实验结论 | 第63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结和展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A 发表论文和参加科研情况说明 | 第72页 |
