摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第11-22页 |
1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
1.2 国内外的研究现状 | 第13-20页 |
1.2.1 路径规划的研究现状 | 第13-18页 |
1.2.2 粒子群算法研究现状 | 第18-20页 |
1.3 论文的研究内容和章节安排 | 第20-22页 |
第二章 粒子群算法基础 | 第22-29页 |
2.1 基本粒子群算法 | 第22-24页 |
2.2 单目标优化问题 | 第24-25页 |
2.3 粒子群算法在单目标优化问题中的应用 | 第25页 |
2.4 多目标优化问题 | 第25-27页 |
2.5 粒子群算法在多目标问题中的应用 | 第27-28页 |
2.6 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于粒子群算法和滚动时域控制的机器人局部路径规划 | 第29-40页 |
3.1 引言 | 第29页 |
3.2 基于粒子群算法的滚动时域控制模型 | 第29-32页 |
3.2.1 机器人动力学方程 | 第29页 |
3.2.2 虚拟机器人模型 | 第29-31页 |
3.2.3 滚动时域控制中的代价函数 | 第31-32页 |
3.3 仿真和分析 | 第32-36页 |
3.4 实验和分析 | 第36-39页 |
3.4.1 机器人系统结构 | 第36-38页 |
3.4.2 实验结果及分析 | 第38-39页 |
3.5 本章小结 | 第39-40页 |
第四章 基于粒子群算法的滚动时域控制的改进算法 | 第40-50页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 局部极小值问题的解决 | 第40-44页 |
4.2.1 障碍物连接法 | 第41-42页 |
4.2.2 虚拟目标点法 | 第42-43页 |
4.2.3 滚动窗口法 | 第43-44页 |
4.3 改进的基于粒子群算法的滚动时域控制方法 | 第44-45页 |
4.4 仿真和分析 | 第45-48页 |
4.5 实验和分析 | 第48-49页 |
4.6 本章小结 | 第49-50页 |
第五章 基于多目标粒子群算法的多机器人路径规划 | 第50-59页 |
5.1 引言 | 第50页 |
5.2 多机器人路径规划 | 第50-52页 |
5.2.1 问题描述 | 第50页 |
5.2.2 交通规则法 | 第50-51页 |
5.2.3 建立数学模型 | 第51-52页 |
5.3 仿真与分析 | 第52-58页 |
5.4 小结 | 第58-59页 |
第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
6.1 总结 | 第59-60页 |
6.2 工作展望 | 第60-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-67页 |
附录 | 第67页 |