智能优化算法研究及其在移动机器人相关技术中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·课题背景、研究的目的和意义 | 第15-17页 |
| ·课题研究的背景 | 第15-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·智能优化算法的研究现状 | 第17-18页 |
| ·国内外移动机器人的研究现状 | 第18-20页 |
| ·移动机器人相关技术的研究现状 | 第20-24页 |
| ·移动机器人运动控制的研究现状 | 第20页 |
| ·多传感器信息融合在移动机器人中的研究现状 | 第20-21页 |
| ·智能优化算法在移动机器人路径规划中的研究现状 | 第21-24页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第24-25页 |
| 第2章 智能优化算法的研究 | 第25-47页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·遗传算法 | 第26-32页 |
| ·算法描述 | 第26-29页 |
| ·收敛性分析 | 第29-30页 |
| ·算例与仿真 | 第30-32页 |
| ·免疫算法 | 第32-36页 |
| ·算法描述 | 第33-34页 |
| ·收敛性分析 | 第34-35页 |
| ·算例与仿真 | 第35-36页 |
| ·免疫克隆选择算法 | 第36-41页 |
| ·克隆选择算法 | 第36-38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·收敛性分析 | 第39-40页 |
| ·算例与仿真 | 第40-41页 |
| ·量子遗传算法 | 第41-46页 |
| ·量子计算 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-44页 |
| ·收敛性分析 | 第44-45页 |
| ·算例与仿真 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 移动机器人多传感器信息融合技术的研究 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第48-52页 |
| ·多传感器信息融合的一般方法 | 第48-50页 |
| ·多传感器信息融合的拓扑结构 | 第50-51页 |
| ·多传感器信息融合的层次 | 第51-52页 |
| ·基于多传感器信息融合的移动机器人系统设计 | 第52-62页 |
| ·传感器建模 | 第53-55页 |
| ·移动机器人多传感器系统分析 | 第55-58页 |
| ·基于多传感器信息的动态障碍物感知 | 第58-59页 |
| ·多传感器信息融合算法的研究 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 移动机器人的建模、仿真及系统设计 | 第63-87页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·移动机器人的建模与仿真 | 第64-72页 |
| ·移动机器人运动学模型建立 | 第64-67页 |
| ·移动机器人动力学模型建立 | 第67-69页 |
| ·系统运动模型的仿真 | 第69-72页 |
| ·移动机器人性能分析 | 第72-77页 |
| ·非完整性约束分析 | 第72-73页 |
| ·能控性分析 | 第73-75页 |
| ·控制律分析 | 第75-77页 |
| ·基于遗传算法的移动机器人PID 整定 | 第77-82页 |
| ·模拟PID 控制器的数学模型 | 第77-78页 |
| ·数字PID 控制器的数学模型 | 第78-79页 |
| ·基于遗传算法的PID 整定方法 | 第79-81页 |
| ·仿真及结果分析 | 第81-82页 |
| ·移动机器人系统设计 | 第82-86页 |
| ·系统总体模型设计 | 第82-83页 |
| ·子系统模型设计 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 移动机器人路径规划的研究 | 第87-111页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·路径规划 | 第87-91页 |
| ·移动机器人的全局路径规划方法 | 第89-90页 |
| ·移动机器人的局部路径规划方法 | 第90-91页 |
| ·环境建模 | 第91-94页 |
| ·环境建模方法 | 第91-92页 |
| ·静态环境建模 | 第92-93页 |
| ·动态环境建模 | 第93-94页 |
| ·环境地图构建与仿真 | 第94页 |
| ·基于遗传算法的移动机器人路径规划方法 | 第94-103页 |
| ·问题描述 | 第94-95页 |
| ·算法设计 | 第95-99页 |
| ·仿真及结果分析 | 第99-100页 |
| ·基于量子遗传算法的移动机器人路径规划方法 | 第100-103页 |
| ·基于免疫算法的移动机器人路径规划方法 | 第103-107页 |
| ·基于免疫算法的移动机器人静态路径规划 | 第103-106页 |
| ·基于免疫算法的移动机器人动态路径规划 | 第106页 |
| ·仿真及结果分析 | 第106-107页 |
| ·基于免疫克隆选择算法的移动机器人路径规划方法 | 第107-110页 |
| ·问题描述 | 第107-108页 |
| ·算法设计 | 第108-109页 |
| ·仿真及结果分析 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 结论 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
