| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文的选题背景和研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 机器人路径规划方法概述 | 第10页 |
| 1.2.2 全局路路径规划方法 | 第10-12页 |
| 1.2.3 局部路径规划方法 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 2 双轮差动式移动机器人建模与分析 | 第14-21页 |
| 2.1 双轮差动式移动机器人 | 第14页 |
| 2.2 轮式机器人坐标系建立 | 第14-17页 |
| 2.3 移动机器人的传感设备 | 第17-20页 |
| 2.3.1 红外传感器及其测距原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 激光传感器及其测距原理 | 第18页 |
| 2.3.3 陀螺仪及其工作原理 | 第18-19页 |
| 2.3.4 多传感器信息融合 | 第19-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 3 基于粒子群算法全局路径规划的研究 | 第21-32页 |
| 3.1 环境信息建模 | 第21-22页 |
| 3.2 标准的粒子群算法及改进 | 第22-23页 |
| 3.3 细菌觅食算法 | 第23-25页 |
| 3.3.1 BFO的基本操作 | 第24-25页 |
| 3.3.2 细菌觅食优化算法设计 | 第25页 |
| 3.4 混合PSO和BFO算法的全局路径规划步骤 | 第25-27页 |
| 3.5 仿真实验 | 第27-31页 |
| 3.6 小结 | 第31-32页 |
| 4 基于改进人工势场法的局部路径规划 | 第32-46页 |
| 4.1 传统人工势场法概述 | 第32-34页 |
| 4.2 传统人工势场法存在的问题及解决方法 | 第34-39页 |
| 4.2.1 针对无法到达目标位置的解决方法 | 第34-37页 |
| 4.2.2 局部极小值的解决方法 | 第37-38页 |
| 4.2.3 虚拟目标点的设置方法 | 第38-39页 |
| 4.3 人工势场法仿真实验 | 第39-45页 |
| 4.3.1 目标点不可达问题的仿真实验 | 第39-41页 |
| 4.3.2 动态环境下机器人局部路径规划仿真实验 | 第41-45页 |
| 4.4 小结 | 第45-46页 |
| 5 基于改进的PSO算法和人工势场法的混合路径规划 | 第46-53页 |
| 5.1 混合路径规划方法描述 | 第46-47页 |
| 5.2 仿真实验分析 | 第47-52页 |
| 5.2.1 改进人工势场法仿真分析 | 第47-49页 |
| 5.2.2 动态环境下移动机器人路径规划 | 第49-52页 |
| 5.3 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |