基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13页 |
| 1.2 移动机器人研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外移动机器人发展研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内移动机器人发展研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 移动机器人的发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.3 路径规划一般步骤 | 第17页 |
| 1.3.1 环境建模 | 第17页 |
| 1.3.2 路径搜索 | 第17页 |
| 1.3.3 路径平滑 | 第17页 |
| 1.4 论文研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 移动机器人路径规划 | 第19-26页 |
| 2.1 移动机器人导航技术 | 第19-21页 |
| 2.2 环境建模 | 第21-22页 |
| 2.3 移动机器人路径规划方法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 传统路径规划算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 智能路径规划算法 | 第23-24页 |
| 2.4 移动机器人路径规划技术难点 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于改进蚁群算法路径规划 | 第26-43页 |
| 3.1 基本蚁群算法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 数学模型 | 第27-28页 |
| 3.2 基于蚁群算法路径规划 | 第28-31页 |
| 3.2.1 栅格法建立环境模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 路径规划实现步骤 | 第29-30页 |
| 3.2.3 实验与结果分析 | 第30-31页 |
| 3.3 基本蚁群算法的改进思路 | 第31-33页 |
| 3.3.1 基本蚁群算法缺陷分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 基本蚁群算法改进途径 | 第32-33页 |
| 3.4 改进蚁群算法路径规划 | 第33-38页 |
| 3.4.1 初始信息素不均匀分布 | 第33页 |
| 3.4.2 转移概率改进 | 第33-35页 |
| 3.4.3 信息素更新规则 | 第35-36页 |
| 3.4.4 二次路径规划 | 第36页 |
| 3.4.5 改进蚁群算法路径规划实现步骤 | 第36-38页 |
| 3.5 改进蚁群算法路径规划实验与结果分析 | 第38-42页 |
| 3.5.1 20m×20m仿真环境 | 第38-39页 |
| 3.5.2 30m×30m仿真环境 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 三维环境下移动机器人路径规划 | 第43-52页 |
| 4.1 三维环境下路径规划意义 | 第43页 |
| 4.2 三维环境建模 | 第43-44页 |
| 4.3 三维环境下移动机器人路径规划 | 第44-47页 |
| 4.3.1 搜索模式 | 第44页 |
| 4.3.2 信息素表示 | 第44-45页 |
| 4.3.3 启发函数设计 | 第45-46页 |
| 4.3.4 信息素更新规则 | 第46页 |
| 4.3.5 初始信息素分布优化 | 第46-47页 |
| 4.4 改进算法步骤 | 第47-48页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第48-50页 |
| 4.5.1 仿真实验一 | 第48-49页 |
| 4.5.2 仿真实验二 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52页 |
| 5.2 论文创新之处 | 第52-53页 |
| 5.3 工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
