| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 移动机器人避障和路径规划研究状况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 全局路径规划算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 局部路径规划算法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第12-14页 |
| 2 预备知识 | 第14-17页 |
| 2.1 模糊集合 | 第14页 |
| 2.2 模糊规则的提取 | 第14-15页 |
| 2.3 随机森林算法介绍 | 第15页 |
| 2.4 超声波传感器的测距原理 | 第15-16页 |
| 2.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 移动机器人通信控制平台构建 | 第17-29页 |
| 3.1 移动机器人介绍 | 第17页 |
| 3.2 移动机器人通信控制平台简介 | 第17-18页 |
| 3.3 移动机器人通信数据包的定义 | 第18-22页 |
| 3.3.1 控制请求数据包的定义 | 第19-20页 |
| 3.3.2 传感器数据包的定义 | 第20-22页 |
| 3.4 移动机器人通信控制平台的数据包解析 | 第22-25页 |
| 3.4.1 请求数据包的解析 | 第22-23页 |
| 3.4.2 应答数据包的解析 | 第23-25页 |
| 3.5 移动机器人的典型运动控制实现 | 第25-28页 |
| 3.5.1 直线运动 | 第25-26页 |
| 3.5.2 圆弧运动 | 第26-27页 |
| 3.5.3 典型运动控制的实现 | 第27-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 移动机器人的室内避障和路径规划 | 第29-43页 |
| 4.1 基于模糊逻辑的自适应避障算法 | 第29-35页 |
| 4.1.1 模糊控制理论 | 第29-30页 |
| 4.1.2 基于改进WM算法生成模糊规则 | 第30-32页 |
| 4.1.3 基于模糊逻辑自适应避障算法介绍和实现 | 第32-35页 |
| 4.2 基于改进A*算法和模糊逻辑自适应避障的混合路径规划 | 第35-42页 |
| 4.2.1 A*算法的原理 | 第35-38页 |
| 4.2.2 A*算法的优化 | 第38-41页 |
| 4.2.3 基于改进A*和模糊逻辑自适应避障的混合路径规划 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 实验结果和分析 | 第43-51页 |
| 5.1 实验配置 | 第43-47页 |
| 5.1.1 样本数据的采集 | 第43-44页 |
| 5.1.2 模糊规则库的建立 | 第44-45页 |
| 5.1.3 预测模型的建立和评估 | 第45-47页 |
| 5.2 基于模糊逻辑自适应避障算法的室内避障实验 | 第47-48页 |
| 5.3 基于改进A*算法和模糊逻辑自适应避障的混合路径规划实验 | 第48-50页 |
| 5.3.1 基于栅格的室内环境建模 | 第49页 |
| 5.3.2 混合路径规划实验 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录A | 第56-58页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
