基于人工势场法的机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·移动机器人研究的背景和意义 | 第15-17页 |
| ·移动机器人的发展研究现状 | 第17-20页 |
| ·国外移动机器人的研究现状 | 第18-19页 |
| ·国内移动机器人的研究现状 | 第19-20页 |
| ·移动机器人导航 | 第20-26页 |
| ·机器人的感知 | 第21-22页 |
| ·机器人的定位 | 第22-23页 |
| ·路径规划 | 第23-24页 |
| ·运动控制 | 第24-26页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第26-27页 |
| 第2章 机器人环境建模和路径规划 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·环境建模 | 第27-31页 |
| ·环境理解 | 第28-29页 |
| ·单元分解建模 | 第29-30页 |
| ·几何建模 | 第30页 |
| ·拓扑建模 | 第30-31页 |
| ·传感器 | 第31-35页 |
| ·传感器分类 | 第31-33页 |
| ·超声波传感器 | 第33-34页 |
| ·红外传感器 | 第34页 |
| ·多传感器信息融合 | 第34-35页 |
| ·路径规划方法 | 第35-40页 |
| ·环境信息完全已知的路径规划 | 第36-37页 |
| ·环境信息未知的路径规划 | 第37-40页 |
| ·机器人路径规划的发展趋势 | 第40-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 人工势场法原理 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·移动机器人控制系统体系结构 | 第42-47页 |
| ·基于认知模型的体系结构 | 第43-44页 |
| ·基于行为的体系结构 | 第44-46页 |
| ·混和式体系结构 | 第46-47页 |
| ·人工势场法的机器人路径规划 | 第47-52页 |
| ·人工势场法运动规划原理 | 第48-50页 |
| ·参数ρ_o，ξ，η对于算法性能的影响 | 第50-51页 |
| ·人工势场法运动规划算法存在的问题 | 第51-52页 |
| 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 人工势场法仿真实现 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·目标不可达问题 | 第53-57页 |
| ·问题分析 | 第53-54页 |
| ·新的斥力场函数 | 第54-56页 |
| ·受力分析 | 第56-57页 |
| ·局部稳定问题 | 第57-67页 |
| ·局部稳定点的成因 | 第57-58页 |
| ·设置中间目标点方法 | 第58页 |
| ·机器人是否陷入局部稳定点的检测 | 第58-59页 |
| ·中间目标点建立 | 第59-64页 |
| ·算法流程 | 第64-67页 |
| ·仿真结果 | 第67-68页 |
| 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 移动机器人轨迹跟踪实验 | 第69-81页 |
| ·AS-R介绍 | 第69-74页 |
| ·机器人实体系统 | 第69-70页 |
| ·机器人操作接口 | 第70-71页 |
| ·常用接口介绍 | 第71-72页 |
| ·AS-R系统开发 | 第72-74页 |
| ·实验内容 | 第74-79页 |
| ·移动机器人运动学模型及控制方法 | 第74-78页 |
| ·实现过程 | 第78-79页 |
| ·实验结果分析 | 第79-80页 |
| 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论与展望 | 第81-83页 |
| 全文总结 | 第81页 |
| 工作展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第89-90页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第90页 |
