| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于海洋环境信息的全局路径规划 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于传感器信息的局部路径规划 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-16页 |
| 1.4.1 论文总体设计 | 第13-15页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 水面无人艇会遇局面的定量划分和碰撞危险度模型的建立 | 第16-28页 |
| 2.1 会遇局面的定量划分 | 第16-19页 |
| 2.2 安全会遇区域模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 船舶领域研究概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 无人艇近距离会遇距离模型的选取 | 第20-21页 |
| 2.3 无人艇运动参数计算 | 第21-22页 |
| 2.4 无人艇碰撞危险度模型的建立 | 第22-26页 |
| 2.4.1 目标船因素集的建立 | 第23页 |
| 2.4.2 目标船评语集的建立 | 第23页 |
| 2.4.3 目标船参数权重的确定 | 第23页 |
| 2.4.4 模型中各参数的危险隶属度 | 第23-25页 |
| 2.4.5 目标船评判矩阵 | 第25-26页 |
| 2.4.6 目标船综合评判 | 第26页 |
| 2.4.7 模拟计算 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 水面无人艇局部路径规划多目标遗传优化设计 | 第28-43页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第28-30页 |
| 3.1.1 遗传算法基本概念 | 第28-29页 |
| 3.1.2 遗传算法思想 | 第29-30页 |
| 3.2 水面无人艇局部路径规划多目标遗传算法设计 | 第30-41页 |
| 3.2.1 水面无人艇局部路径规划多目标遗传算法思想 | 第30-31页 |
| 3.2.2 目标函数和适应度函数 | 第31-33页 |
| 3.2.3 约束条件 | 第33-36页 |
| 3.2.4 初始路径设置 | 第36-37页 |
| 3.2.5 遗传算子设置 | 第37-40页 |
| 3.2.6 路径段与障碍物相交的修复方法 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 水面无人艇局部路径规划模型与算法验证 | 第43-57页 |
| 4.1 编程平台和几种假设 | 第43-44页 |
| 4.1.1 编程平台简介 | 第43页 |
| 4.1.2 几种假设 | 第43-44页 |
| 4.2 模型与算法验证 | 第44-56页 |
| 4.2.1 对遇局面 | 第44-48页 |
| 4.2.2 交叉相遇局面 | 第48-52页 |
| 4.2.3 带有静态障碍的多船会遇局面 | 第52-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 研究总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |