无人驾驶智能车的导航系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-12页 |
| ·国外研究概况 | 第10-11页 |
| ·国内研究概况 | 第11-12页 |
| ·本课题的研究内容及方法 | 第12-13页 |
| 2 车载导航系统 | 第13-21页 |
| ·车载导航系统的发展 | 第13-14页 |
| ·车载导航系统的原理 | 第14页 |
| ·车载导航系统的组成 | 第14-16页 |
| ·导航方式 | 第16-18页 |
| ·自学习式路径导航系统 | 第16-17页 |
| ·自主型导航系统 | 第17-18页 |
| ·导航系统中的路径规划问题 | 第18页 |
| ·车载导航系统的主要功能 | 第18-19页 |
| ·自主导航系统的技术要求 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 交通路网的表达方式 | 第21-35页 |
| ·图论的基本概念 | 第21-23页 |
| ·交通路网的基本要素 | 第23-24页 |
| ·道路交通网的层次划分 | 第24页 |
| ·路权的设定 | 第24-28页 |
| ·最优目标的选取 | 第25-26页 |
| ·路阻函数模型 | 第26-27页 |
| ·交叉口延误模型 | 第27-28页 |
| ·交通路网的存储方式 | 第28-34页 |
| ·邻接矩阵 | 第28-30页 |
| ·邻接表 | 第30-32页 |
| ·十字链表 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 路径规划算法研究 | 第35-48页 |
| ·常见的路径规划算法 | 第35-41页 |
| ·Dijkstra算法 | 第36-37页 |
| ·Bellman-Ford算法 | 第37-39页 |
| ·Floyd算法 | 第39-40页 |
| ·启发式搜索算法 | 第40-41页 |
| ·A~*算法 | 第41-47页 |
| ·A~*算法基本思想 | 第41页 |
| ·估价函数的构造 | 第41-44页 |
| ·A~*算法基本步骤 | 第44页 |
| ·A~*算法的流程图 | 第44-46页 |
| ·二叉堆排序 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 A~*算法的改进及仿真 | 第48-56页 |
| ·双向A~*算法 | 第48-51页 |
| ·临界条件和切换标准 | 第48-49页 |
| ·算法的基本流程 | 第49-50页 |
| ·双向A~*算法流程图 | 第50-51页 |
| ·仿真 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
