| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 前言 | 第10页 |
| 第一章 机器人路径规划概述 | 第10-21页 |
| ·移动机器人的路径规划技术分类 | 第10-11页 |
| ·全局路径规划 | 第11-14页 |
| ·可视图法 | 第11-12页 |
| ·拓扑法 | 第12页 |
| ·栅格法 | 第12页 |
| ·自由空间法 | 第12-13页 |
| ·存在障碍物约束的最优控制法 | 第13页 |
| ·神经网络法 | 第13-14页 |
| ·局部路径规划 | 第14-18页 |
| ·人工势场法 | 第15页 |
| ·模糊逻辑算法 | 第15-16页 |
| ·神经网络法 | 第16-17页 |
| ·遗传算法 | 第17-18页 |
| ·移动机器人路径规划技术的展望 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第二章 机器人路径规划随机树算法 | 第21-29页 |
| ·环境描述 | 第21-22页 |
| ·基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法 | 第22-24页 |
| ·可达性分析 | 第24-26页 |
| ·信息存储分析 | 第26-27页 |
| ·仿真实验 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于遗传算法的机器人路径滚动规划 | 第29-36页 |
| ·环境和问题描述 | 第29页 |
| ·算法的总体思路及框架 | 第29-30页 |
| ·算法步骤 | 第30-32页 |
| ·仿真实验 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第四章 动态复杂环境下机器人多目标路径规划蚂蚁算法 | 第36-41页 |
| ·环境描述及问题描述 | 第36-37页 |
| ·算法的总体思路及算法描述 | 第37-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 结束语 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 附录 | 第47页 |
| 读研期间发表文章 | 第47页 |
| 读研期间所获奖励 | 第47页 |