基于四驱平台小车路径规划和路径跟踪研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第16页 |
| 1.2 移动机器人发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 国外移动机器人的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 国内移动机器人的研究现状 | 第18页 |
| 1.3 移动机器人路径规划技术现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 基于事例的规划方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 基于行为的路径规划方法 | 第19页 |
| 1.3.3 基于环境模型的规划方法 | 第19-20页 |
| 1.4 移动机器人路径跟随技术现状 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 移动机器人路径规划方法 | 第22-28页 |
| 2.1 路径规划方法分类 | 第22-23页 |
| 2.2 全局路径规划方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 可视图法 | 第23页 |
| 2.2.2 栅格法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 Voronoi图法 | 第24-25页 |
| 2.3 局部路径规划方法 | 第25-26页 |
| 2.3.1 人工势场法 | 第25页 |
| 2.3.2 蚁群算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 遗传算法 | 第26页 |
| 2.4 路径算法的评价 | 第26-27页 |
| 2.5 本文的路径规划方法 | 第27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Voronoi图的路径规划方法 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 Voronoi图原理 | 第28-29页 |
| 3.2.1 Voronoi图的定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 Voronoi图性质 | 第29页 |
| 3.3 Voronoi图的生成方法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 Voronoi图矢量生成法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 Voronoi的栅格生成法 | 第31页 |
| 3.3.3 像素生长法 | 第31-32页 |
| 3.4 基于Voronoi图矢量法的路径规划 | 第32-33页 |
| 3.5 基于Voronoi图栅格生长法的路径规划 | 第33-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于支持向量机的路径规划方法 | 第38-52页 |
| 4.1 线性支持向量机理论 | 第38-42页 |
| 4.1.1 基础线性支持向量机 | 第38-41页 |
| 4.1.2 广义线性支持向量机 | 第41-42页 |
| 4.2 非线性支持向量机 | 第42-44页 |
| 4.3 核函数 | 第44-45页 |
| 4.4 基于SVM的路径规划方法 | 第45-48页 |
| 4.4.1 基于SVM的路径规划方法的基本思想 | 第45-46页 |
| 4.4.2 基于SVM路径规划方法的环境建立 | 第46-48页 |
| 4.5 基于SVM的路径规划方法的仿真实验 | 第48-51页 |
| 4.5.1 质点障碍物环境仿真 | 第48-50页 |
| 4.5.2 多边形障碍物环境仿真 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于模糊控制的移动机器人路径跟踪 | 第52-66页 |
| 5.1 移动机器人结构和模型 | 第52-54页 |
| 5.2 模糊控制基本理论 | 第54-57页 |
| 5.2.1 模糊控制理论背景 | 第54页 |
| 5.2.2 模糊控制系统基本结构 | 第54-55页 |
| 5.2.3 模糊控制器的设计方法 | 第55-57页 |
| 5.3 路径跟踪模糊控制器结构 | 第57-58页 |
| 5.4 转向模糊控制器设计 | 第58-60页 |
| 5.5 速度模糊控制器设计 | 第60-62页 |
| 5.6 路径跟踪仿真 | 第62-65页 |
| 5.6.1 仿真系统建立 | 第62-63页 |
| 5.6.2 仿真分析 | 第63-65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
