智能水下机器人全局及局部路径规划技术研究
| 第1章 绪论 | 第1-20页 |
| ·机器人概述 | 第9-11页 |
| ·智能水下机器人(AUV)概述 | 第11-18页 |
| ·AUV的产生背景和研究意义 | 第11-12页 |
| ·AUV技术的研究发展 | 第12-18页 |
| ·课题的背景和主要内容 | 第18页 |
| ·作者的主要工作和论文的组织 | 第18-20页 |
| 第2章 机器人路径规划技术 | 第20-34页 |
| ·路径规划概述 | 第20-23页 |
| ·路径规划问题的描述 | 第20-21页 |
| ·路径规划的分类及特点 | 第21-23页 |
| ·几种典型的路径规划方法 | 第23-27页 |
| ·位姿空间法 | 第23-24页 |
| ·图搜索法 | 第24-25页 |
| ·人工势场法 | 第25-26页 |
| ·模糊逻辑算法 | 第26-27页 |
| ·具有自学习能力的算法 | 第27页 |
| ·路径规划方法的新发展 | 第27-29页 |
| ·本文提出的路径规划方法 | 第29-32页 |
| ·基于分层模型的遗传模拟退火算法路径规划 | 第29-31页 |
| ·基于雷达法的局部路径规划 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于分层模型的全局路径规划 | 第34-54页 |
| ·算法概述 | 第34-44页 |
| ·区域模型 | 第35-40页 |
| ·搜索算法—遗传模拟退火算法的实现 | 第40-44页 |
| ·算法实现中的关键技术 | 第44-52页 |
| ·初始种群的设定 | 第45页 |
| ·适应度函数的设计 | 第45-48页 |
| ·遗传参数的设计 | 第48-49页 |
| ·模拟退火参数的设计 | 第49-50页 |
| ·算法的终止原则 | 第50-51页 |
| ·失败的处理 | 第51-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于雷达法的局部路径规划 | 第54-68页 |
| ·算法概述 | 第54-61页 |
| ·栅格环境模型 | 第55-56页 |
| ·雷达波的传播规则 | 第56-57页 |
| ·路径选择规则 | 第57-59页 |
| ·算法描述 | 第59-61页 |
| ·算法实现中的关键技术 | 第61-65页 |
| ·全局路径的调整 | 第61页 |
| ·启发式函数的设定 | 第61-63页 |
| ·动态规划策略 | 第63-64页 |
| ·失败的处理 | 第64-65页 |
| ·仿真结果 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
