| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 变量注释表 | 第13-15页 |
| 1 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 机器视觉技术的发展现状 | 第16-17页 |
| 1.3 路径规划研究现状分析 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要解决的问题 | 第18-20页 |
| 2 数字稳像及障碍物检测 | 第20-36页 |
| 2.1 机载视频数字稳像 | 第20-28页 |
| 2.2 障碍物检测 | 第28-32页 |
| 2.3 障碍物测距定位 | 第32-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 救援探测机器人路径规划算法研究 | 第36-55页 |
| 3.1 救援探测机器人运动学模型分析 | 第36-39页 |
| 3.2 基于Dijkstra算法的无碰撞初始次优路径规划 | 第39-44页 |
| 3.3 改进型粒子群路径规划算法研究 | 第44-48页 |
| 3.4 改进型蚁群路径规划算法研究 | 第48-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 基于粒子群和蚁群算法的融合改进型路径规划算法 | 第55-67页 |
| 4.1 基于粒子群算法和蚁群算法的融合算法研究 | 第55-58页 |
| 4.2 基于粒子群算法和蚁群算法的改进融合算法 | 第58-60页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第60-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 结论 | 第67-69页 |
| 1 主要工作总结 | 第67页 |
| 2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |