| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·多传感器融合技术 | 第11-13页 |
| ·多传感器数据融合国内外研究现状 | 第11页 |
| ·数据融合原理及方法 | 第11-12页 |
| ·多传感器数据融合技术在智能导航车领域的应用 | 第12-13页 |
| ·算法研究 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 多传感器融合技术 | 第17-32页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·多传感器数据融合的基本原理 | 第17-22页 |
| ·多传感器数据融合的层次 | 第17-19页 |
| ·多传感器数据融合的结构 | 第19-20页 |
| ·多传感器数据融合的主要算法 | 第20-22页 |
| ·模糊神经网络和遗传算法 | 第22-31页 |
| ·模糊理论 | 第22-24页 |
| ·神经网络的结构和算法 | 第24-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于智能导航车的模糊神经网络设计 | 第32-44页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·AGV 导航控制 | 第32-36页 |
| ·AGV 模型 | 第32-33页 |
| ·AGV 导航控制图 | 第33-36页 |
| ·模糊神经网络 | 第36-43页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第36-39页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 遗传算法优化神经网络在 AGV 导航中的应用 | 第44-57页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·改进的遗传算法 | 第44-49页 |
| ·遗传算法的改进 | 第45-48页 |
| ·改进 GA 优化模糊神经网络在 AGV 应用 | 第48-49页 |
| ·仿真与验证 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |