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动态环境下双机器人路径规划

摘要第8-9页
Abstract第9-10页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景和意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 多机器人系统研究现状第13-14页
        1.2.2 路径规划研究现状第14-17页
    1.3 路径规划发展趋势第17-18页
    1.4 本文主要研究内容及结构安排第18-20页
        1.4.1 主要研究内容第18页
        1.4.2 结构安排第18-20页
第2章 多机器人路径规划相关理论第20-24页
    2.1 移动机器人路径规划问题描述及特点第20页
    2.2 多机器人系统特点及主要研究内容第20-22页
        2.2.1 多机器人系统的特点第20-21页
        2.2.2 多机器人系统主要研究内容第21-22页
    2.3 多机器人系统的协调避碰技术第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 采用改进遗传算法的机器人全局路径规划第24-39页
    3.1 遗传算法的基本原理第24-26页
    3.2 基于改进遗传算法的机器人路径规划第26-33页
        3.2.1 环境模型的建立第26-28页
        3.2.2 路径个体编码第28-29页
        3.2.3 种群初始化第29-31页
        3.2.4 适应度函数第31页
        3.2.5 遗传操作算子第31-33页
        3.2.6 改进遗传算法流程图第33页
    3.3 实验结果分析第33-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第4章 静态环境下双机器人系统的路径规划第39-50页
    4.1 引言第39页
    4.2 多机器人路径规划问题描述第39-40页
    4.3 多机器人系统控制结构设计第40-41页
    4.4 基于滚动窗口的预测协调算法第41-45页
        4.4.1 滚动窗口算法第41-42页
        4.4.2 优先级原则第42页
        4.4.3 基于滚动窗口的预测策略和协调策略第42-44页
        4.4.4 静态环境下多机器人路径规划流程第44-45页
    4.5 仿真实验第45-49页
    4.6 本章小结第49-50页
第5章 动态环境下双机器人系统的路径规划第50-58页
    5.1 问题描述第50页
    5.2 机器人与动态障碍物碰撞预测及避碰策略第50-51页
    5.3 动态环境下多机器人路径规划流程第51-53页
    5.4 仿真实验第53-57页
    5.5 本章小结第57-58页
总结与展望第58-60页
    总结第58页
    展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第65页

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