智能车辆越野环境路径规划
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-36页 |
| 1.1 无人作战平台的研究背景及研究现状 | 第12-22页 |
| 1.1.1 无人作战平台的研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 美国无人作战平台的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.1.3 欧洲无人作战平台的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.1.4 无人作战平台国内研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2 环境建模方法介绍 | 第22-25页 |
| 1.2.1 可视图法 | 第22-23页 |
| 1.2.2 栅格法 | 第23-24页 |
| 1.2.3 拓扑法 | 第24页 |
| 1.2.4 构型空间法 | 第24-25页 |
| 1.3 路径规划方法简介 | 第25-34页 |
| 1.3.1 图搜索法 | 第26-27页 |
| 1.3.2 人工势场法 | 第27-30页 |
| 1.3.3 随机地图法 | 第30-32页 |
| 1.3.4 智能化算法 | 第32-34页 |
| 1.4 本文研究的主要工作 | 第34-36页 |
| 1.4.1 本文研究的目的和意义 | 第34页 |
| 1.4.2 本文研究的主要内容和方法 | 第34-36页 |
| 第2章 越野环境建模 | 第36-42页 |
| 2.1 三维激光雷达介绍 | 第36-38页 |
| 2.1.1 激光雷达的测量模型 | 第37-38页 |
| 2.2 越野环境地形要素检测 | 第38-41页 |
| 2.2.1 坡面障碍检测 | 第38-39页 |
| 2.2.2 凹障碍检测 | 第39-40页 |
| 2.2.3 水体障碍检测 | 第40-41页 |
| 2.3 本章总结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于维诺图的全局路径规划 | 第42-55页 |
| 3.1 维诺图简介 | 第43-47页 |
| 3.1.1 维诺图定义及其应用 | 第43-45页 |
| 3.1.2 维诺图的生成方法 | 第45-47页 |
| 3.2 维诺路网 | 第47-49页 |
| 3.3 路网搜索的缺陷 | 第49-50页 |
| 3.4 维诺不平度地图 | 第50-53页 |
| 3.5 基于安全性的搜索代价函数 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于可行路径单元集的局部路径规划 | 第55-72页 |
| 4.1 全局路径的跟踪 | 第55-61页 |
| 4.1.1 Pure-pursuit跟踪方法 | 第55-58页 |
| 4.1.2 安全走廊 | 第58-61页 |
| 4.2 可行路径单元集 | 第61-69页 |
| 4.2.1 单车模型 | 第61-64页 |
| 4.2.2 基本集与扩展集 | 第64-69页 |
| 4.3 动态窗口法 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 仿真实验 | 第72-92页 |
| 5.1 仿真平台介绍 | 第72-76页 |
| 5.2 全局规划实验 | 第76-83页 |
| 5.2.1 维诺不平度地图实验 | 第77-79页 |
| 5.2.2 全局规划对比实验 | 第79-82页 |
| 5.2.3 全局规划实验总结 | 第82-83页 |
| 5.3 局部规划实验 | 第83-90页 |
| 5.3.1 规划程序与Vrep仿真环境的对接 | 第83-85页 |
| 5.3.2 动态窗口局部规划 | 第85-90页 |
| 5.3.3 局部规划总结 | 第90页 |
| 5.4 本章总结 | 第90-92页 |
| 第6章 总结与展望 | 第92-95页 |
| 6.1 本文的研究成果 | 第92-93页 |
| 6.2 本文的研究创新点 | 第93页 |
| 6.3 未来工作展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102页 |
