| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-25页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 移动机器人路径规划算法的研究现状 | 第17-23页 |
| 1.2.1 传统路径规划方法 | 第17-21页 |
| 1.2.2 智能路径规划方法 | 第21-23页 |
| 1.3 机器人路径规划的主要研究内容 | 第23页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第23-25页 |
| 第二章 路径规划的基本理论和相关算法 | 第25-36页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 环境建模 | 第25-29页 |
| 2.2.1 常用的环境建模方法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 栅格地图建模 | 第27-29页 |
| 2.3 元胞自动机 | 第29-32页 |
| 2.3.1 元胞自动机的构成 | 第29-30页 |
| 2.3.2 元胞空间及邻居结构 | 第30-32页 |
| 2.4 D~*算法 | 第32-35页 |
| 2.4.1 D~*算法简介 | 第32页 |
| 2.4.2 D~*算法的实现 | 第32-35页 |
| 2.4.3 D~*算法存在的问题 | 第35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于CA模型的改进D~*算法 | 第36-48页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 改进的D~*算法 | 第36-41页 |
| 3.2.1 环境建模 | 第37页 |
| 3.2.2 使用扩展Moore型邻居结构 | 第37-39页 |
| 3.2.3 设置碰撞系数 | 第39-41页 |
| 3.3 基于扩展Moore型邻居结构的改进D~*算法 | 第41-43页 |
| 3.3.1 改进D~*算法的实现 | 第41页 |
| 3.3.2 改进D~*算法的流程图 | 第41-43页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 部分未知环境下移动机器人的避障实现 | 第48-65页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 机器人定位与方向判定 | 第49-52页 |
| 4.2.1 全局超声波定位 | 第49-51页 |
| 4.2.2 罗盘仪测方向 | 第51-52页 |
| 4.3 自主感知 | 第52页 |
| 4.4 未知障碍物预测 | 第52-58页 |
| 4.4.1 直线运动的障碍物碰撞预测 | 第53-55页 |
| 4.4.2 运动轨迹不定的障碍物碰撞预测 | 第55-58页 |
| 4.5 未知障碍物避碰 | 第58-59页 |
| 4.5.1 直线运动的障碍物碰撞避免 | 第58-59页 |
| 4.5.2 轨迹不确定的动态障碍物碰撞避免 | 第59页 |
| 4.6 避障流程图 | 第59-60页 |
| 4.7 仿真实验与结果分析 | 第60-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第70-71页 |