| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状和发展趋势 | 第10-14页 |
| 1.2.1 无人飞行器巡线技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 无人飞行器自动避障研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 四轴飞行器避障平台方案设计 | 第15-23页 |
| 2.1 需求分析与设计要求 | 第15-16页 |
| 2.2 系统方案设计 | 第16-20页 |
| 2.2.1 四轴飞行器的组成 | 第17-18页 |
| 2.2.2 四轴飞行器自动避障系统 | 第18-20页 |
| 2.3 避障传感器特性分析 | 第20-22页 |
| 2.3.1 GPS接收机 | 第20-21页 |
| 2.3.2 360度二维激光扫描测距仪 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 电力线路周围环境建模 | 第23-32页 |
| 3.1 环境地图的预处理 | 第23-27页 |
| 3.1.1 避障边界线的确立 | 第23-25页 |
| 3.1.2 避障柱体的确立 | 第25-26页 |
| 3.1.3 电力线路周围障碍物避障柱体的确立 | 第26-27页 |
| 3.2 环境地图栅格法建模 | 第27-31页 |
| 3.2.1 栅格法建模原理 | 第27-29页 |
| 3.2.2 电力线路周围环境的栅格建模步骤 | 第29页 |
| 3.2.3 栅格模型的膨胀处理 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 四轴飞行器巡线避障路径规划 | 第32-48页 |
| 4.1 A*算法的原理与实现 | 第32-37页 |
| 4.1.1 Dijkstra算法和最好优先搜索算法 | 第32-34页 |
| 4.1.2 A*算法的基本思想 | 第34-35页 |
| 4.1.3 A*算法的实现过程 | 第35-37页 |
| 4.2 启发函数 | 第37-39页 |
| 4.2.1 启发函数的作用 | 第37页 |
| 4.2.2 曼哈顿距离 | 第37-38页 |
| 4.2.3 对角线距离 | 第38-39页 |
| 4.2.4 欧几里得距离 | 第39页 |
| 4.3 A*算法的改进 | 第39-43页 |
| 4.3.1 启发函数的改进 | 第40-42页 |
| 4.3.2 分区域路径搜索 | 第42-43页 |
| 4.4 基于改进A*算法的电力巡线路径规划 | 第43-47页 |
| 4.4.1 巡线路径规划实施方法 | 第43-44页 |
| 4.4.2 巡线路径节点优化 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 四轴飞行器巡线实时避障方法 | 第48-66页 |
| 5.1 模糊系统 | 第48-52页 |
| 5.1.1 模糊系统的组成 | 第48-49页 |
| 5.1.2 模糊规则库的确立 | 第49-50页 |
| 5.1.3 模糊推理机的选择 | 第50页 |
| 5.1.4 模糊器和解模糊器的选择 | 第50-52页 |
| 5.2 基于行为的模糊避障控制 | 第52-65页 |
| 5.2.1 基于行为的控制结构 | 第52-53页 |
| 5.2.2 路径跟踪行为 | 第53-58页 |
| 5.2.3 自主避障行为 | 第58-62页 |
| 5.2.4 行为仲裁 | 第62-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72页 |