| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 课题设计的来源及目的 | 第9页 |
| 1.2 无人机的应用 | 第9-11页 |
| 1.3 快递无人机国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 自动巡航系统在快递无人机中应用的意义 | 第14-15页 |
| 1.5 本文内容及论文安排 | 第15-17页 |
| 1.5.1 本文主要内容 | 第15-16页 |
| 1.5.2 论文主要安排 | 第16-17页 |
| 第2章 无人机硬件电路设计 | 第17-25页 |
| 2.1 无人机整机结构 | 第17-18页 |
| 2.2 无人机电路设计 | 第18-21页 |
| 2.2.1 核心控制器 | 第18页 |
| 2.2.2 电源模块 | 第18-19页 |
| 2.2.3 电机驱动模块 | 第19-20页 |
| 2.2.4 传感器模块 | 第20页 |
| 2.2.5 通信模块 | 第20-21页 |
| 2.2.6 GPS定位模块 | 第21页 |
| 2.3 无人机实物制作 | 第21-23页 |
| 2.4 网点快递柜 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 快递无人机航迹规划算法 | 第25-36页 |
| 3.1 快递运输流程及航迹规划模型建立 | 第25-26页 |
| 3.2 基于遗传算法的快递无人机航迹规划原理 | 第26-30页 |
| 3.3 基于蚁群算法的快递无人机航迹规划原理 | 第30-34页 |
| 3.4 两种算法效果分析 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 引入黑区的蚁群算法在快递无人机航迹规划上的应用 | 第36-50页 |
| 4.1 引入黑区的蚁群算法解决禁飞区问题的原理 | 第36-38页 |
| 4.2 引入黑区的蚁群算法实施步骤与理论效果 | 第38-40页 |
| 4.3 标准及带有黑区ACO在快递无人机航迹规划的仿真对比 | 第40-49页 |
| 4.3.1 无黑区时快递无人机飞行航迹仿真 | 第40-44页 |
| 4.3.2 有黑区时快递无人机飞行航迹仿真 | 第44-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 A*和蚁群混合算法在快递无人机航迹规划上的应用 | 第50-58页 |
| 5.1 A*算法基本思想与流程 | 第50-53页 |
| 5.2 A*与蚁群混合算法在航迹规划上的应用 | 第53-54页 |
| 5.3 应用仿真 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 三维蚁群算法在快递无人机的航迹规划上的应用 | 第58-70页 |
| 6.1 三维蚁群算法原理 | 第58-61页 |
| 6.2 三维蚁群算法主要流程 | 第61-62页 |
| 6.3 三维蚁群算法的航迹仿真 | 第62-67页 |
| 6.3.1 单个建筑物三维蚁群算法仿真 | 第62-64页 |
| 6.3.2 多个建筑物三维蚁群算法仿真 | 第64-67页 |
| 6.4 规划航迹在快递无人机上的试验 | 第67-69页 |
| 6.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第7章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 7.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 7.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77页 |
